博查万象是一个给 AI 用的搜索引擎，以 API 形式开放多模态混合搜索和语义排序能力。平台提供 Web Search、AI Search、Semantic Reranker 等服务，覆盖新闻、图片、视频、百科、机酒、学术等垂类内容，检索范围接近百亿网页与生态内容源。开发者可以通过官方 API、大模型 Function Call、智能体平台插件或 MCP Server 接入。
没有这类搜索 API 时，AI 应用要获取实时信息，通常只能依赖模型自身的参数化知识。参数化知识有截止日期，遇到新闻事件、财报数据、政策变化这类时效性内容，模型要么答不上来，要么凭记忆编造。自己爬取网页又面临数据清洗、合规审核、结果排序一堆工程问题，周期长且维护成本高。博查万象把检索、召回、排序封装成接口，Web Search 单次最多返回 50 条结构化结果，响应时延低至 0.15 秒，AI Search 还能直接生成带引用来源的总结答案。
做 AI Agents、Chatbots、AI Search 和 RAG 应用的团队是主要适用对象。需要给对话机器人接入实时联网能力、给知识问答系统加外部检索模块、或者做对话式搜索产品，用它比较顺手。已经接好自建检索管线、对召回策略和排序模型有精细控制要求的团队，用这种封装好的 API
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接入后，一次典型调用从用户输入自然语言查询开始。Web Search 会先做全网检索，返回标题、URL、摘要、网站图标、发布时间、图片等字段。AI Search 则走多模态混合搜索，自动获取垂域结构化数据，再由大模型实时生成答案和追问问题，支持流式输出。Semantic Reranker 负责对候选结果做语义精排，用自研 80M 参数 Transformer 模型在 BM25/RRF 初排之后二次排序，让最终结果更贴合大模型的理解偏好。
注册官网账号后可获取 API-KEY，用于接口认证。参考资料未列出明确的价格档位和金额，具体费用以官网当前公示为准。
如果你的 AI 应用需要快速接入合规的联网搜索，且不想自己维护检索基础设施，博查万象的 API 形态和国内合规特性比较匹配。数据不出海这一点，对国内 B 端项目尤其关键。反过来，如果你需要完全掌控索引构建、召回策略和排序模型的每个环节，或者数据必须留在完全私有的环境里，自建检索系统或私有化部署方案会更合适。
以官网当前公示为准
