深度搜尋（Deep Search）是一款基於 Multi-Agent 架構的專業知識問答系統，專註於為使用者提供精準、聚焦且內容詳盡的深度解答。它不僅能夠高效檢索資料，還具備理解使用者意圖、整合多來源資料並產生全面且結構化的答案的能力。相較於傳統搜尋引擎，深度搜尋在複雜問題的拆解、多來源資料的深度融合以及跨領域知識的關聯方面表現更為出色。
能力對比
下表展示了深度搜尋和傳統AI搜尋的對比：
維度 | 深度搜尋 | 傳統AI搜尋 |
理解能力 | 上下文推理，意圖識別。 | 語義檢索、關鍵詞檢索。 |
響應模式 | 主動追問上下文細節（如時間範圍、地區限制等）。 | 被動接受原始提問。 |
資料來源 | 支援跨平台彙總（私域、連網、資料庫等）。 | 依賴某個單一資料來源。 |
知識密度 | 單次輸出多篇參考文獻標註，直到準確回答問題。 | 僅提供固定的3-5個相關資料區段。 |
互動深度 | 支援連續多輪的專業對話。 | 會話輪數對效果影響較大。 |
適用問題 | 複雜、開放性問題（如分析、對比等）。 | 簡單、事實型問題。 |
技術架構
深度搜尋是基於Multi-Agent架構的系統，由以下Single-Agent組成：
Query理解Agent：對使用者原始Query的理解和改寫。
自主規劃Agent：用於對使用者Query的意圖識別、執行路徑規劃和調整、答案校正等。
搜尋Agent：用於本輪知識檢索和總結。
閑聊Agent：用於對使用者閑聊情境的回答，如“你好”等。
澄清Agent：反問問題的產生，用於明確使用者模糊的問題。
總結Agent：用於最終回答使用者問題。
能力體驗
控制台
1、登入OpenSearch控制台選擇LLM智能問答版，點擊左側導覽列執行個體管理，選擇對應的執行個體點擊管理。
2、進入執行個體詳情頁面，點擊問答測試，開啟深度搜尋，在對話方塊輸入需要詢問的內容，點擊發送。
3、問答測試效果展示。
API調用
深度搜尋相關請求參數
參數 | 類型 | 必須 | 預設值 | 描述 |
options.chat.enable_deep_search | Boolean | 否 | true | 是否開啟深度搜尋。
|
options.chat.agent.think_process | Boolean | 否 | true | 是否返回思考過程。 |
options.chat.agent.max_think_round | Integer | 否 | 10 | 思考輪數（最大不超過20）。 |
options.chat.agent.language | String | 否 | AUTO | 思考過程及回答語言。 AUTO：根據使用者query判斷使用中文還是英文。 CN：中文。 EN：英文。 |
完整問答測試參數請參見問答參數說明。
請求體樣本
{
"question" : {
"text" : "推薦3張周杰倫的專輯",
"type" : "TEXT"
},
"options": {
"retrieve": {
"web_search": {
"enable": true
}
},
"chat": {
"enable_deep_search": true,
"model": "qwen3-235b-a22b"
},
"agent": {
"think_process": true,
"max_think_round": 10,
"language": "AUTO"
}
}
}返回參數
參數 | 類型 | 描述 |
request_id | String | 請求ID。 |
status | String | 請求的處理狀態。
|
latency | Float | 請求成功時，伺服器處理請求所花費的時間，單位為毫秒。 |
id | Integer | 主鍵ID。 |
title | String | 文檔的標題。 |
category | String | 類目名。 |
url | String | 文檔連結。 |
answer | String | 問答結果。 |
type | String | 返回結果類型。 |
scores | Array | 文檔內容分。 |
event | String | 思考事件。 THINK+ACTION+ANSWER為一輪思考過程（THINK不保證一定返回）。THINK表示思考，ACTION表示執行的動作，ANSWER表示本輪思考結論。SUMMARY為最終回答結果，文本類型的只有一個。 |
event_status | String | 該結果是否完成。 PROCESSING：回答中； FINISHED：回答結束。 |
code | String | 返回的錯誤碼（若無報錯則不返回）。 |
message | String | 返回的錯誤資訊（若無報錯則不返回）。 |
響應體樣本
{
"request_id": "f1b9*****************2853a",
"status": "OK",
"latency": 33967.562031,
"result": {
"data": [
{
"answer": "使用者要求推薦3張周杰倫的專輯。我需要先瞭解周杰倫有哪些專輯，然後從中挑選3張具有代表性的推薦。",
"type": "TEXT_MARKDOWN",
"reference": [],
"rich_text_ref": [],
"event": "THINK",
"event_status": "FINISHED"
},
{
"answer": "周杰倫所有專輯列表",
"type": "TEXT_MARKDOWN",
"reference": [],
"rich_text_ref": [],
"event": "ACTION",
"event_status": "FINISHED"
},
{
"answer": "周杰倫的專輯列表如下（按發行年份排序）： \n\n1. **《JAY》**（2000年） \n2. **《範特西》**（2001年） \n3. **《八度空間》**（2002年） \n4. **《葉惠美》**（2003年） \n5. **《七裡香》**（2004年） \n6. **《十一月的蕭邦》**（2005年） \n7. **《依然範特西》**（2006年） \n8. **《我很忙》**（2007年） \n9. **《魔杰座》**（2008年） \n10. **《跨時代》**（2010年） \n11. **《驚歎號》**（2011年） \n12. **《十二新作》**（2012年） \n13. **《哎呦，不錯哦》**（2014年） \n14. **《周杰倫的床邊故事》**（2016年） \n15. **《最偉大的作品》**（2022年） \n\n註：部分搜尋結果中提到的歌曲實際為專輯內曲目，已整理為完整專輯列表。",
"type": "TEXT_MARKDOWN",
"reference": [],
"rich_text_ref": [],
"event": "ANSWER",
"event_status": "FINISHED"
},
{
"answer": "\n首先，使用者的問題是：“推薦3張周杰倫的專輯”。我需要基於已知資訊來回答。已知資訊包括多個文檔，描述了周杰倫的專輯。\n\n回顧已知資訊：\n- [文檔01] 列出了周杰倫的專輯和歌曲，但似乎只提到了《JAY》專輯，並列出了一些歌曲，但文檔開頭說“周杰倫的音樂作品包括六張正式個人專輯、四張EP專輯”，但具體專輯名稱沒有完整列出。它列出了歌曲，但專輯名稱只有《JAY》被明確提到。\n- [文檔02] 提到了專輯如《八度空間》、《周杰倫的床邊故事》、《範特西》、《杰倫》等，並給出了年份。\n- [文檔03] 類似[文檔02]，提到了專輯如《最偉大的作品》、《周杰倫的床邊故事》、《哎呦, 不錯哦》、《十二新作》、《驚歎號》。\n- [文檔04] 提到了《JAY》和《範特西》，並描述了它們。\n- [文檔05] 類似[文檔02]和[文檔03]，提到了相同的專輯。\n\n從這些文檔中，我可以提取出周杰倫的專輯列表：\n- [文檔02] 和 [文檔03] 明確列出了專輯名稱和年份：\n - 《最偉大的作品》2022年\n - 《周杰倫的床邊故事》2016年\n - 《哎呦, 不錯哦》2014年\n - 《十二新作》2012年\n - 《驚歎號》2011年\n- 另外，[文檔01] 提到了《JAY》2000年，[文檔04] 也提到了《JAY》和《範特西》。\n- [文檔02] 還提到了《八度空間》2002年、《範特西》2001年、《杰倫》2000年（可能指的是《JAY》）。\n\n綜合所有文檔，周杰倫的專輯包括：\n- 《JAY》2000年 [文檔01][文檔04]\n- 《範特西》2001年 [文檔02][文檔04]\n- 《八度空間》2002年 [文檔02]\n- 《驚歎號》2011年 [文檔02][文檔03]\n- 《十二新作》2012年 [文檔02][文檔03]\n- 《哎呦, 不錯哦》2014年 [文檔02][文檔03]\n- 《周杰倫的床邊故事》2016年 [文檔02][文檔03]\n- 《最偉大的作品》2022年 [文檔02][文檔03]\n\n使用者要求推薦3張專輯。我需要基於已知資訊推薦，並確保每一點都有來源支撐。\n\n推薦標準：我應該選擇一些經典或代表性的專輯。從文檔中：\n- [文檔02] 和 [文檔03] 高度評價了《範特西》，稱其為“周杰倫音樂生涯裡的高峰，也成為無數音樂人相繼模仿，卻難以逾越的時代標杆之作”。[文檔02][文檔03]\n- [文檔01] 提到了《JAY》作為首張專輯。\n- [文檔02] 提到了《八度空間》延續了前兩張專輯的風格，並拿下多項大獎。[文檔02]\n- 其他專輯如《周杰倫的床邊故事》和《最偉大的作品》也被提及。\n\n所以，我可以推薦：\n1. 《範特西》 - 因為它被描述為高峰和標杆。\n2. 《JAY》 - 作為首張專輯，具有歷史意義。\n3. 《八度空間》 - 因為它延續了成功並獲獎。\n\n或者，選擇更近期的，但文檔中強調了早期專輯的重要性。\n\n確保引用來源：每個事實必須用[文檔xx]格式引用。\n\n回答要求：\n- 使用中文。\n- 如果已知資訊能回答問題，必須使用已知資訊，並引用來源。\n- 使用豐富的markdown格式：如列表、表格等。\n- 自然語氣，不生硬。\n- 正確性，不編造資訊。\n\n結構回答：\n- 開頭直接推薦3張專輯。\n- 為每張專輯提供理由，基於文檔。\n- 使用列表或表格組織。\n- 引用來源。\n\n最終推薦：\n1. 《範特西》 (2001年) - 理由：被描述為周杰倫音樂生涯的高峰和時代標杆。[文檔02][文檔03]\n2. 《JAY》 (2000年) - 理由：首張專輯，奠定了他的音樂風格。[文檔01][文檔04]\n3. 《八度空間》 (2002年) - 理由：延續前作風格，拿下多項大獎，給唱片行業帶來希望。[文檔02]\n\n或者，考慮《周杰倫的床邊故事》或《最偉大的作品》，但文檔中對它們的描述較少，而早期專輯有更多評價。\n\n在[文檔02][文檔03]中，有對《範特西》的詳細描述，其他專輯只是列出。\n\n所以，選擇這三張是合理的。\n\n使用markdown：可以用有序列表或表格。\n\n例如：\n- 用### 標題\n- 列表描述\n- 加粗專輯名稱\n\n確保不添加額外資訊：只基於文檔。\n",
"type": "TEXT_MARKDOWN",
"reference": [],
"rich_text_ref": [],
"event": "THINK",
"event_status": "FINISHED"
},
{
"answer": "\n以下是基於周杰倫音樂生涯的代表性專輯，我為您推薦三張經典作品。這些專輯不僅展現了周杰倫獨特的音樂風格（融合流行、R&B、搖滾等元素），還因其藝術成就和影響力而廣受讚譽。推薦依據來源於可靠文檔資訊，每張專輯的推薦理由都嚴格基於相關文檔內容，並標註了來源編號（如[文檔xx]）。\n\n### 推薦的三張周杰倫專輯\n\n1. **《範特西》（2001年）** \n - **推薦理由**：這張專輯被公認為周杰倫音樂生涯的高峰之作，它確立了其創作範式，成為無數音樂人模仿卻難以逾越的時代標杆。專輯中的每首歌都像一顆鏡頭，以聽覺塑造畫面，帶人穿越古今中外，例如《愛在西元前》融合R&B與嘻哈，營造時空漩渦感；《忍者》用單一和弦和日式意象增強臨場感；《威廉古堡》則以管風琴演奏營造詭譎的中世紀氛圍。整體上，它奠定了周杰倫成熟的方法論，並深受全球樂迷喜愛[^2^][^3^]。 \n - **代表歌曲**：《愛在西元前》《忍者》《威廉古堡》（來源：[^2^][^3^]）。\n\n2. **《JAY》（2000年）** \n - **推薦理由**：作為周杰倫的首張個人專輯，它標誌著其音樂生涯的起點，收錄了多首經典歌曲如《可愛女人》《完美主義》和《星晴》。這張專輯展現了周杰倫獨特的音樂才華，融合了多種元素，為後續作品奠定了基調，並迅速贏得了樂迷的廣泛認可[^1^][^4^]。 \n - **代表歌曲**：《可愛女人》《完美主義》《星晴》（來源：[^1^][^4^]）。\n\n3. **《八度空間》（2002年）** \n - **推薦理由**：這張專輯延續了前兩張作品的編曲基調，個人風格更加成熟，協助周杰倫勢如破竹地拿下多項大獎，締造了華語樂壇新紀錄。同時，它以高銷量為當時受盜版困擾的唱片行業帶來了希望。專輯中的閩南語歌曲《火車叨位去》體現了周杰倫的鄉土情懷，這在後期作品中較為罕見，突顯了其藝術深度[^2^]。 \n - **代表歌曲**：《火車叨位去》《暗號》（來源：[^2^]）。\n\n這三張專輯分別代表了周杰倫早期事業的突破、創新和成熟階段，是瞭解其音樂精髓的絕佳起點。每張都承載著獨特的創作故事，值得您細細品味！",
"type": "TEXT_MARKDOWN",
"reference": [
{
"title": "誰曉得周杰倫的所有專輯的名字",
"category": "webSearch",
"url": "https://zhidao.baidu.com/question/317142607014917724.html"
},
{
"title": "周杰倫",
"category": "webSearch",
"url": "https://music.apple.com/cn/artist/300117743"
},
{
"title": "\u200e周杰倫-Apple Music",
"category": "webSearch",
"url": "https://music.apple.com/cn/artist/a/300117743"
},
{
"title": "周杰倫全專輯名稱匯總",
"category": "webSearch",
"url": "https://m.xueba5.com/xw/25426.html"
},
{
"title": "周杰倫",
"category": "webSearch",
"url": "https://music.apple.com/cn/artist/%E5%91%A8%E6%9D%B0%E4%BC%A6/300117743"
}
],
"rich_text_ref": [],
"event": "SUMMARY",
"event_status": "FINISHED"
}
]
}
}SDK調用
配置環境變數
配置環境變數ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID和ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET。
阿里雲帳號AccessKey擁有所有API的存取權限，建議您使用RAM使用者進行API訪問或日常營運，具體操作，請參見建立RAM使用者。
建立AccessKey ID和AccessKey Secret，請參考建立AccessKey。
如果您使用的是RAM使用者的AccessKey，請確保您的RAM使用者帳號被授予AliyunOpenSearchFullAccess許可權。
請不要將AccessKey ID和AccessKey Secret儲存到工程代碼裡，否則可能導致AccessKey泄露，威脅您帳號下所有資源的安全。
Linux和macOS系統配置方法：
執行以下命令，其中，
<access_key_id>需替換為您RAM使用者的AccessKey ID，<access_key_secret>替換為您RAM使用者的AccessKey Secret。export ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID=<access_key_id> export ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET=<access_key_secret>Windows系統配置方法
建立環境變數檔案，添加環境變數ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID和ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET，並寫入已準備好的AccessKey ID和AccessKey Secret。
重啟Windows系統生效。
添加依賴
<dependency>
<groupId>com.aliyun.opensearch</groupId>
<artifactId>aliyun-sdk-opensearch</artifactId>
<version>6.0.0</version>
</dependency>調用代碼
您可以參考以下程式碼範例完成調用。
package com.aliyun.opensearch;
import com.aliyun.opensearch.OpenSearchClient;
import com.aliyun.opensearch.sdk.generated.OpenSearch;
import com.aliyun.opensearch.sdk.generated.commons.OpenSearchClientException;
import com.aliyun.opensearch.sdk.generated.commons.OpenSearchException;
import com.aliyun.opensearch.sdk.generated.commons.OpenSearchResult;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class LLMSearch {
private static String accesskey = System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID");
private static String secret = System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET");
private static String appName = "替換為應用程式名稱";
private static String host = "替換應用的API訪問地址";
private static String path = "/apps/%s/actions/multi-search";
public static void main(String[] args) {
String appPath = String.format(path, appName);
//ApiReadTimeOut
OpenSearch openSearch = new OpenSearch(accesskey, secret, host);
openSearch.setTimeout(90000);
OpenSearchClient openSearchClient = new OpenSearchClient(openSearch);
Map<String, String> params = new HashMap<String, String>() {{
put("format", "full_json");
put("_POST_BODY", "{\"question\":{\"text\":\"推薦3張周杰倫的專輯\",\"type\":\"TEXT\",\"session\":\"\"},\"options\":{\"chat\":{\"stream\":true,\"enable_deep_search\":true,\"model\":\"opensearch-qwen\"}}}");
}};
try {
OpenSearchResult openSearchResult = openSearchClient
.callAndDecodeResult(appPath, params, "POST");
System.out.println("RequestID=" + openSearchResult.getTraceInfo().getRequestId());
System.out.println(openSearchResult.getResult());
} catch (
OpenSearchException e) {
System.out.println("RequestID=" + e.getRequestId());
System.out.println("ErrorCode=" + e.getCode());
System.out.println("ErrorMessage=" + e.getMessage());
} catch (
OpenSearchClientException e) {
System.out.println("ErrorMessage=" + e.getMessage());
}
}
}