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# 聯網模式

{% hint style="info" %}
連網模式會令 AI 喺回答前先去搜尋最新內容，適合以下場景：

* **時效性資訊**：今日／本週／啱啱發生嘅新聞、價格、匯率等
* **即時數據**：天氣、股價、商品庫存等動態數值
* **新興知識**：啱啱出現嘅工具、概念、技術
  {% endhint %}

## 點樣開啟連網

喺對話輸入框嘅工具欄入面撳 🌐 **小地球** 圖示，即可為而家呢個對話開啟連網。

<figure><img src="/files/d601e68aa5f80adcd4928ec45a3f31ebea0ca6f8" alt=""><figcaption><p>對話輸入欄嘅地球圖示：撳一下就會為而家呢個對話開啟連網（提示會顯示而家使用嘅搜尋服務商）</p></figcaption></figure>

**開箱即用**：Cherry Studio 預設已內置 **Exa MCP** 作為搜尋服務商，**唔使配置任何 API 密鑰**（走公開嘅 MCP 端點 `mcp.exa.ai`），預設嘅 URL 擷取服務商係 **Jina**。所以裝好之後撳 🌐 就可以直接連網搜尋。

## 走配置嘅服務，定係模型自帶

連網走邊條路，由「優先使用已配置嘅搜尋服務」開關決定，佢 **預設開啟**：

* **開啟（預設）**：撳 🌐 會走你喺 `設定 → 網絡搜尋` 入面配置嘅服務——初始就係免密鑰嘅 Exa MCP。
* **關閉**：如果模型本身 **原生帶搜尋**（模型名旁邊有細地球圖示 🌐），就交由模型自己處理連網。

是否支援原生連網，請以模型名稱旁邊嘅 🌐 圖示為準，唔好依賴固定模型清單。現時常見情況包括：

* **DeepSeek**：支援呢項能力嘅模型可使用原生網絡搜尋；
* **OpenRouter**：對話模型可使用原生網絡搜尋同 URL 內容讀取；
* **阿里云百煉**：支援呢項能力嘅模型可使用原生網絡搜尋，部分 Qwen 模型仲支援 URL 內容讀取；
* Google Gemini、智譜 AI、xAI Grok 等服務商嘅部分模型亦都支援原生連網。

模型能力會隨服務商調整。揀模型時認住 🌐 圖示；冇圖示時，用已配置嘅搜尋服務會穩陣啲。

{% hint style="info" %}
仲有少數模型就算冇顯示細地球圖示，都可以連網（視乎服務商配置）。例如 [火山引擎接入連網](/docs/zhong-wen-fan-ti/pre-basic/settings/websearch/volcengine.md) 中介紹嘅一類情況。
{% endhint %}

## 喺設定入面配置服務

打開 `設定 → 網絡搜尋`，配置分做兩個部分，每個部分用一個下拉框揀服務商，**揀中咗嘅就作為呢個能力嘅預設**：

| 分區            | 作用                    |
| ------------- | --------------------- |
| **搜尋服務商**     | 根據你嘅問題檢索網頁，返回結果摘要     |
| **URL 擷取服務商** | 從指定網址抓取網頁正文，補全搜尋結果嘅內容 |

<figure><img src="/files/c98a58d4734a3151a4f0dde0ed59d21b6c089670" alt=""><figcaption><p>網絡搜尋設定：搜尋服務商 / URL 擷取服務商 兩個分區，同底部「優先使用已配置嘅搜尋服務」開關</p></figcaption></figure>

### 內置服務商

內置以下服務，類型分 **API** 同 **MCP** 兩種：

| 服務            | 類型  | 能力          | 說明                                |
| ------------- | --- | ----------- | --------------------------------- |
| **Exa MCP**   | MCP | 搜尋          | **預設**，免密鑰即用                      |
| **Tavily**    | API | 搜尋          | 專為 LLM 優化嘅搜尋引擎                    |
| **Bocha（博查）** | API | 搜尋          | 面向 AI 場景嘅中文搜尋 API，即時網頁 + 結構化結果    |
| **Exa**       | API | 搜尋          | 為 AI 應用設計嘅神經搜尋，擅長語義檢索             |
| **Zhipu（智譜）** | API | 搜尋          | 智譜 GLM Web Search，連網搜尋同即時資訊       |
| **Querit**    | API | 搜尋          | 面向 AI 應用嘅網頁檢索服務                   |
| **SearXNG**   | API | 搜尋          | 可自託管嘅免費元搜尋引擎                      |
| **Firecrawl** | API | 搜尋          | 網頁抓取同搜尋，可將結果轉 Markdown            |
| **Jina**      | API | 搜尋 · URL 擷取 | Jina Reader；亦都係 **預設嘅 URL 擷取服務商** |
| **Fetch**     | API | URL 擷取      | 內置 URL 擷取，從指定網址抓正文                |

> 除咗預設嘅 **Exa MCP**（免密鑰）之外，多數 API 服務商都要填各自嘅 API 密鑰；**SearXNG** 填自部署地址，**Fetch** 係內置、唔使配置。

### 進階設定

* **搜尋結果個數**：單次返回幾多條（預設 5，最多 100）。未開啟壓縮時，數量太多會消耗更多 Token。
* **搜尋結果壓縮**：將返回內容壓縮後再餵畀模型，慳 Token。預設就係「截斷」，截斷長度預設 2000 字元；亦可以改做「不壓縮」，或者調整截斷長度。
* **搜尋結果黑名單**：屏蔽唔想出現嘅網站，詳見 [網絡搜尋黑名單設定](/docs/zhong-wen-fan-ti/pre-basic/settings/websearch/blacklist.md)。

<figure><img src="/files/a89be0e06665e4a15527c06fcfe3f0bce3905588" alt=""><figcaption><p>進階設定：搜尋結果個數、壓縮方法（不壓縮 / 截斷）、黑名單</p></figcaption></figure>

## 相關設定

預設嘅 Exa MCP 免密鑰就用得；想轉用其他服務或者深入設定，睇下面幾篇：

* [免費連網模式](/docs/zhong-wen-fan-ti/pre-basic/settings/websearch/free-search.md) —— 唔使花錢都用到搜尋能力
* [Tavily 連網登入註冊教學](/docs/zhong-wen-fan-ti/pre-basic/settings/websearch/tavily.md) —— 轉用 Tavily 時，點樣註冊同攞密鑰
* [SearXNG 本地部署與配置](/docs/zhong-wen-fan-ti/pre-basic/settings/websearch/searxng.md) —— 自託管、完全本地化
* [網絡搜尋黑名單設定](/docs/zhong-wen-fan-ti/pre-basic/settings/websearch/blacklist.md) —— 屏蔽唔想要嘅網站

## 運作機制

無論走邊種方式，對話流程都係：

1. 你問「今日上海天氣點樣？」
2. Cherry Studio 會先將問題發畀搜尋服務
3. 搜尋服務返回相關網頁摘要
4. Cherry Studio 會將呢啲摘要拼入提示詞，再發畀 AI 模型
5. AI 根據即時數據回答你

***

### 攞幫助同提交意見

如果您喺配置或使用過程中遇到任何疑問、Bug 或有功能改善建議，請參考 [反饋與建議](/docs/zhong-wen-fan-ti/question-contact/suggestions.md) 入面提供嘅官方渠道。


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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.cherryai.com.cn/docs/zhong-wen-fan-ti/pre-basic/settings/websearch.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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