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English(EN) Which search API should I use to ground LLM answers with citations?

Google SERP API在LLM关联准确性方面领先，但Exa和Tavily提供更快的替代方案

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

为了将LLM答案与引文进行关联，推荐使用带有AI概览的Google SERP API，其准确率在基准问题中达到86%到99%。然而，这些API速度较慢，每个查询大约需要8秒。如果速度至关重要或模型需要直接引用页面内容，Exa、Tavily或Perplexity的Sonar API是更好的选择，其中Exa的中位数搜索时间最快，为0.74秒。与Google的API需要单独获取不同，这些替代方案可以在一次调用中提供页面文本或摘录。 AI

影响 为选择用于LLM关联的搜索API提供了指导，影响了构建需要引用答案的AI应用程序的开发人员。

排序理由 该项目讨论了用于LLM答案关联的工具和API，并比较了它们的特性和性能。

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Google SERP API在LLM关联准确性方面领先，但Exa和Tavily提供更快的替代方案

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该项目讨论了用于LLM答案关联的工具和API，并比较了它们的特性和性能。
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Topics
product, infra
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AI-industry relevance
High
Clearly on-topic for AI-industry coverage.
Story freshness
Breaking (< 6h)
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完整方法见我们的编辑标准。

报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Ricardo Batista ·

    应该使用哪个搜索API来为LLM答案提供引用支持？

    <p>To ground LLM answers with citations, use a search API that returns text the model can answer from and a URL for each part of that text. For the most correct answers, use a Google SERP API with the AI Overview: on 100 benchmark questions, the AI Overview took grounded answers …

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