博查万象

博查万象详细介绍

博查万象这个开放平台解决的是 AI 应用“没有实时知识”的问题。大模型训练完就定格在某个时间点，而博查做的，就是给模型补一条实时联网的血管。运营方是杭州博查搜索科技，地方媒体报道其服务了相当比例国内大模型的联网搜索需求，也被提及为 DeepSeek 官方联网搜索的供应方之一，这类说法来自政府口径或媒体转载，未逐条独立核实，但足以说明在国内 AI 搜索基建里博查是绕不开的名字。

开放平台上的产品线按“给 AI 用”的思路设计。Web Search API 用自然语言查询近百亿网页，返回标题、链接、摘要、发布时间等结构化 JSON，单次最多 50 条结果；AI Search API 是多模态混合搜索加模型总结，流式输出还能生成追问，直接返回网页、图片、百科、天气等模态卡片；Semantic Reranker 用自研模型把检索结果精排一遍；BochaDB 则内置关键词加向量的混合检索，定位是 RAG 场景的检索底座。

接入方式对开发者相当友好。官方提供了 OpenAI Function Call 与 LangChain 的调用示例，也上了 MCP Server，扣子、钉钉、Dify、腾讯元器这些智能体平台都能以插件形式调用，意味着在主流 Agent 开发框架里接博查基本是配置级的工作量。平台强调 0.15 秒左右的低时延、约 2000 QPS 的高并发，以及无广告无竞价排序，地方媒体报道其 API 日均调用达到数千万次量级，这些性能口径以官方压测与生产数据为准。

真实评价里有清晰的亮点与提醒。fly63 等收录站给出的评价是“价格为国外同类产品的三分之一、数据不出境、国内大模型普遍在用”；开发者反馈接入 DeepSeek 这类模型时很顺滑，RAG 场景的语义重排对召回质量的提升是实际可感的。但 ra0 等测评也指出，海外内容覆盖与多语言检索广度仍不及国际大厂，aisynkit 转载的用户反馈则提到学术文献检索效果好但缺少精细筛选，功能稳定性存在波动。

成本结构适合先试后用。新用户注册可领免费的千次调用资源包，正式计费走资源包与按量两种，Web Search 资源包从几十元到数千元按量级分档，AI Search 与语义重排按次计费，对原型阶段的小团队很友好。唯一的不便是官网价格文档放在飞书页面且需要登录查看，公开渠道拿不到实时价目，正式采购前建议在控制台核对实际价格再下单。

博查万象的核心功能

• Web Search API：自然语言检索海量网页并返回结构化 JSON，含标题、链接、摘要与发布时间，单次最多 50 条，方便 AI 应用直接消费检索结果。
• AI Search API：多模态混合搜索加重模型总结，支持流式输出与追问生成，返回网页、图片、百科、天气等模态卡片，适合做对话式搜索体验。
• Semantic Reranker：用自研语义模型对召回结果精排，提升与查询意图的相关性，是 RAG 链路中提升答案质量的关键环节。
• BochaDB 检索底座：内置关键词加向量的混合检索能力，把索引、召回、重排做成开箱即用的 RAG 检索组件。
• Function Call 与 LangChain 接入：提供 OpenAI Function Call 兼容示例与 LangChain 集成，Agent 可以像调用工具一样调用博查的搜索能力。
• MCP 与智能体平台插件：提供 MCP Server，并已接入扣子、钉钉、Dify、腾讯元器等平台，配置级接入降低集成成本。
• 国内合规与数据不出境：面向国内服务的数据链路不出境，符合国内对数据合规的要求，这是与海外搜索 API 相比的明显差异点。
• 余额查询与用量管理 API：提供接口查询账户余额与调用记录，方便按量控制成本与监控线上用量。

博查万象的价格详情

免费权益：

博查万象 新用户注册可领取免费体验资源包（约 1000 次调用、3 个月有效，具体以控制台实际发放为准），可用于测试 Web Search 等核心接口。价格可能随官方调整。

收费模式：

博查万象的应用场景

• 智能问答应用接入实时搜索：给问答产品接上 Web Search，回答知识截止时间之后的问题时先检索再作答，并附上可点击的参考来源。
• RAG 系统检索增强：用 BochaDB 加语义重排搭企业内部知识问答，先召回候选文档再精排，减少无关内容进入生成上下文。
• Agent 工具调用：在 Function Call 或 MCP 框架里把搜索注册成工具，让智能体在需要实时信息时自主发起查询。
• 舆情与资讯监测：定时调用搜索 API 追踪关键词的新内容，按发布时间与来源排序，辅助品牌舆情判断。
• 内容事实核查：编辑在发稿前用 AI Search 检索多方信源交叉核对信息，降低事实性错误风险。
• 电商与选品调研：检索商品、价格与评价的实时信息，为选品与定价决策补充市场侧输入。

博查万象的适用人群

• LLM 应用开发者：在应用里接入联网搜索，解决模型知识过期与幻觉问题，返回结果自带引用便于溯源。
• Agent 与智能体团队：通过 Function Call、MCP 或平台插件把博查接进智能体，让 Agent 具备自主查证能力。
• RAG 工程师：用 BochaDB 与语义重排搭建检索链路，提升企业知识问答的召回与精排效果。
• 产品经理：评估 AI 搜索类功能选型时，比较国内外搜索 API 的价格、延迟与数据合规差异。
• 信息密集型应用团队：需要实时、可溯源检索能力的垂直产品，如金融资讯、法律检索、舆情监测方向。

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