Tavily是一个为人工智能代理（如大型语言模型，LLMs）和检索增强生成（RAG）应用优化的搜索引擎。它旨在提供高效、快速和持久的搜索结果。Tavily Search API 允许人工智能开发人员轻松地将他们的应用程序与实时在线信息集成在一起，主要目标是提供来自可信来源的真实可靠的信息，从而提高AI生成内容的准确性和可靠性。Tavily的特点包括快速响应、返回每个页面的良好摘要以及与检索问题相关的图像。
Tavily是一个专为大型语言模型（LLMs）和检索增强生成（RAG）应用设计的搜索引擎。它旨在提供高效、快速且持久的搜索结果。Tavily Search API 允许人工智能开发人员轻松地将他们的应用程序与实时在线信息集成在一起，主要目标是提供来自可信来源的真实可靠的信息，从而提高AI生成内容的准确性和可靠性。Tavily的特点包括：
快速响应：Tavily能够迅速返回搜索结果。良好摘要：返回每个页面的良好摘要，无需加载每个页面的全部内容。相关图像：返回与检索问题相关的图像。优化LLMs：为大型语言模型提供优化的搜索结果，提高AI应用的决策能力。减少偏差：通过连接到可信的实时知识库，减少幻觉（hallucinations）和整体偏差。Tavily Search API 提供了几种不同的计划，以支持不同规模的使用需求，包括免费的研究者计划和付费的Bootstrap、Startup计划，这些计划提供了更多的API调用次数和定制化的主题及来源。
此外，Tavily还提供了Python SDK，使得在Python程序中与Tavily API的交互变得简单。它支持基本和高级的搜索功能，可以直接从用户的Python程序中调用。
Tavily Search API 与LangChain和LlamaIndex等领先的合作伙伴集成，提供了文档和教程来帮助用户开始使用和集成Tavily服务。
在集成Tavily Search时，需要安装必要的Python包，如langchain-community和tavily-python，并通过设置Tavily API密钥来进行身份验证。单独使用Tavily Search时，可以从langchain_community.tools.tavily_search模块中导入TavilySearchResults类，并使用其invoke()方法来执行搜索。
Tavily Search API的输出内容是针对搜索查询进行了定制的，提供了最相关和有信息量的结果。例如，对于查询“最新的Burning Man洪水中发生了什么？”，输出将包括相关文章或网页的URL和内容片段。
以上信息综合了搜索结果中的多篇文章，包括。