并行搜索集成

Parallel 是一个为 LLM 和 AI 应用构建的实时网络搜索和内容提取平台。

ParallelSearchTool 调用 Parallel 的 Search API，该 API 将传统的搜索 → 抓取 → 提取流程合并为一次调用，并返回结构化的、针对 LLM 优化的摘要。

ParallelSearchTool 是规范的类名。早期的 ParallelWebSearchTool 仍可作为同一类的别名使用。需要一个可直接放入 RAG 链的 BaseRetriever？请参阅 ParallelSearchRetriever。

概述

集成详情

类	包	可序列化	JS 支持	包最新版本
`ParallelSearchTool`	`langchain-parallel`	❌	❌

设置

该集成位于 langchain-parallel 包中。

pip install -U langchain-parallel

uv add langchain-parallel

凭证

前往 Parallel 注册并生成 API 密钥。在您的环境中设置 PARALLEL_API_KEY：

import getpass
import os

if not os.environ.get("PARALLEL_API_KEY"):
    os.environ["PARALLEL_API_KEY"] = getpass.getpass("Parallel API key:\n")

实例化

from langchain_parallel import ParallelSearchTool

tool = ParallelSearchTool()

# 或者传递显式密钥 / 覆盖基础 URL：
# tool = ParallelSearchTool(
#     api_key="your-api-key",
#     base_url="https://api.parallel.ai",  # 默认值
# )

调用

使用参数直接调用

该工具需要 search_queries（一个或多个关键词字符串）。可将其与 objective 配对以获得更丰富的相关性排序，并根据需要添加域名过滤、获取策略和其他设置。

result = tool.invoke(
    {
        "search_queries": [
            "AI breakthroughs 2026",
            "machine learning advances",
            "generative AI news",
        ],
        "objective": "What are the latest developments in AI?",
        "max_results": 8,
        "excerpts": {"max_chars_per_result": 2000},
        "mode": "advanced",
        "source_policy": {
            "include_domains": ["arxiv.org", "nature.com"],
            "exclude_domains": ["reddit.com", "twitter.com"],
        },
        "fetch_policy": {
            "max_age_seconds": 86400,
            "timeout_seconds": 60,
        },
        "include_metadata": True,
    }
)

print(f"Found {len(result['results'])} results")
for r in result["results"][:3]:
    print(r["title"], "—", r["url"])

Found 8 results
Latest AI Developments 2026 — https://arxiv.org/abs/...
...

mode="basic" 是延迟较低的设置；mode="advanced" 运行更高质量的搜索。

使用 ToolCall 调用

使用模型生成的 ToolCall 调用会返回一个 ToolMessage：

model_generated_tool_call = {
    "args": {
        "search_queries": [
            "climate change initiatives",
            "global climate policy 2026",
        ],
        "objective": "Find recent news about climate change initiatives",
        "max_results": 3,
        "source_policy": {
            "include_domains": ["ipcc.ch", "unfccc.int", "nature.com"],
        },
        "include_metadata": True,
    },
    "id": "call_123",
    "name": tool.name,  # "parallel_web_search"
    "type": "tool_call",
}

result = tool.invoke(model_generated_tool_call)

异步用法

async def search_async():
    return await tool.ainvoke(
        {
            "search_queries": ["quantum computing breakthroughs"],
            "objective": "Latest quantum computing breakthroughs",
            "max_results": 5,
        }
    )

result = await search_async()

参数

必需

search_queries：关键词字符串列表（每个 3-6 个词效果最佳）。

可选

objective：检索目标的自然语言描述。
max_results：返回的结果数量（默认 10）。
excerpts：每个结果的摘要设置，例如 {"max_chars_per_result": 1500}。
mode："basic"（延迟较低）或 "advanced"（质量更高）。
source_policy：域名过滤。接受 SourcePolicy pydantic 模型或包含 include_domains / exclude_domains / after_date 的原始字典。
fetch_policy：缓存控制，例如 {"max_age_seconds": 86400, "timeout_seconds": 60}。
max_chars_total：所有结果组合摘要长度的上限。
client_model / session_id / location：转发给 Parallel 用于下游归因和个性化。
include_metadata：在响应中包含客户端计时信息（默认 True）。
timeout：每个请求的超时时间（秒）。

SourcePolicy pydantic 模型

SourcePolicy 映射了 API 的 include_domains / exclude_domains / after_date。使用它可获得类型安全；也接受原始字典。

from langchain_parallel import SourcePolicy

result = tool.invoke({
    "search_queries": ["renewable energy policy Europe"],
    "source_policy": SourcePolicy(
        include_domains=["europa.eu", "iea.org", "irena.org"],
        exclude_domains=["wikipedia.org", "reddit.com"],
    ),
    "max_results": 15,
})

链式调用

将该工具绑定到任何支持工具调用的聊天模型，并使用 create_agent 驱动代理：

from langchain.agents import create_agent
from langchain.chat_models import init_chat_model

llm = init_chat_model(model="claude-opus-4-7")
agent = create_agent(model=llm, tools=[tool])

agent.invoke({"messages": [("human", "What are the latest breakthroughs in quantum computing?")]})

ChatParallel 本身不支持工具调用。请将其用作链中的研究助手，或与其他支持工具调用的模型一起使用 Parallel 搜索/提取工具。

响应格式

{
    "search_id": "search_abc123...",
    "session_id": "sess_...",
    "results": [
        {
            "url": "https://example.com/page",
            "title": "Page Title",
            "publish_date": "2026-04-01",
            "excerpts": [
                "First relevant excerpt...",
                "Second relevant excerpt...",
            ],
        },
    ],
    "warnings": [...],
    "usage": {...},
    "search_metadata": {  # 当 include_metadata=True（默认）时由本工具添加
        "search_duration_seconds": 2.451,
        "search_timestamp": "2026-04-15T10:30:00",
        "actual_results_returned": 5,
    },
}

API 参考

详细文档请访问 ParallelSearchTool API 参考或 Parallel Search 参考。

连接这些文档到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时答案。

在 GitHub 上编辑此页面或提交问题。

Popular Providers

Integrations by component

概述

集成详情

设置

凭证

实例化

调用

使用参数直接调用

使用 ToolCall 调用

异步用法

参数

必需

可选

SourcePolicy pydantic 模型

链式调用

响应格式

API 参考

​概述

​集成详情

​设置

​凭证

​实例化

​调用

​使用参数直接调用

​使用 ToolCall 调用

​异步用法

​参数

​必需

​可选

​SourcePolicy pydantic 模型

​链式调用

​响应格式

​API 参考

概述

集成详情

设置

凭证

实例化

调用

使用参数直接调用

使用 ToolCall 调用

异步用法

参数

必需

可选

SourcePolicy pydantic 模型

链式调用

响应格式

API 参考