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在 Amazon Bedrock 上推出 Web 搜索以实现基础模型接地
今天，我们将介绍 Amazon Bedrock 上的 Web 搜索的全面可用性。它是一个服务器端内置工具，可根据当前网络知识进行模型响应。借助 Web Search，接地成为 Amazon Bedrock 的原生功能，无需第三方供应商加入，无需编排外部 API，也无需进行额外的第三方供应商安全审查。在这篇文章中，我们将介绍 Amazon Bedrock 上的 Web 搜索是什么、它为何重要、如何使用 OpenAI Responses API 启用它以及如何开始使用该工具。
来源:亚马逊云科技 _机器学习当基础模型需要回答有关上周的财报电话会议、昨天的监管变化或今天早上的天气预报的问题时，它需要从未接受过训练的知识。将模型扎根于当前的网络知识可以弥补这一差距——无论是为聊天机器人、编码助手、CLI 工具还是企业应用程序提供支持，扎根都有助于回答模型训练之外的问题并减少幻觉。 传统上，将模型连接到 Web 知识需要开发人员识别、集成和维护第三方 Web 搜索提供商，这一过程会延迟项目时间表并引入数据驻留风险和运营开销。
在 2026 年 AWS 纽约峰会上，我们宣布在 AgentCore 上全面推出 Web 搜索。今天，我们通过在 Amazon Bedrock 上全面推出 Web 搜索来进一步扩展它。它是一个服务器端内置工具，可根据当前网络知识进行模型响应。借助 Web Search，接地成为 Amazon Bedrock 的原生功能，无需第三方供应商加入，无需编排外部 API，也无需进行额外的第三方供应商安全审查。
在这篇文章中，我们将介绍 Amazon Bedrock 上的 Web 搜索是什么、它为何重要、如何使用 OpenAI Responses API 启用它以及如何开始使用该工具。
Amazon Bedrock 上的 Web 搜索提供什么
Web Search 专为 Amazon Bedrock 模型推理而设计，具有以下特点：
上下文高效检索。Web 搜索不是向模型提供原始页面并希望它找到相关部分，而是执行语义片段提取 - 从每个网页中提取与查询相关的段落，并以针对模型上下文窗口优化的形式返回它们。该模型看到了重要的部分，在样板上花费的代币更少。检索速度很快，因此可以以最小的延迟提供可靠的响应。