大型語言模型可以回答問題、分析資訊，並支援越來越複雜的 AI 工作流程。

但是，大型語言模型仍然存在一個重要限制：它們無法自動取得網路上的即時資訊。

對於許多 AI 應用程式來說，最新的搜尋資料非常重要。

一個 AI Agent 可能需要搜尋 Google 取得最新資訊、監控競爭對手、分析搜尋結果、研究市場，或是在產生回答之前取得最新資料。

這正是 TalorData 和 LangChain 可以結合的地方。

TalorData 現已被收錄到 LangChain 官方 JavaScript 整合文件中，讓開發者可以更方便地在 LangChain 生態系統中發現和使用 TalorData。

查看 LangChain 官方整合頁面

本文將介紹如何將 TalorData 與 LangChain 結合，以及即時 SERP 資料如何支援 AI 應用程式和 AI Agent。

為什麼要將 TalorData 與 LangChain 結合？

LangChain 提供了一個用於建立基於大型語言模型應用程式的框架。

這些應用程式可以呼叫外部工具，從而取得 LLM 本身知識範圍之外的資訊，或完成更多任務。

搜尋就是 AI 應用程式中非常重要的一項能力。

例如，一個 AI Agent 可能需要：

• 搜尋最新資訊
• 研究公司或市場
• 監控競爭對手
• 分析搜尋排名
• 取得新聞和趨勢
• 在產生回答之前尋找相關 Web 資訊

TalorData 可以提供結構化搜尋資料，並作為這些工作流程的外部資料來源。

透過結合 TalorData 和 LangChain，開發者可以讓 AI 應用程式取得即時搜尋資訊。

整個邏輯非常簡單：

使用者問題 → LangChain → TalorData 搜尋 → 即時搜尋結果 → LLM 分析 → 最終回答

TalorData 負責取得搜尋資料，而 LangChain 則協助組織整個工作流程，並將搜尋結果與語言模型連接起來。

TalorData 已被收錄到 LangChain 官方整合文件

LangChain 擁有龐大的整合生態系統，包括模型、向量資料庫、工具、Retriever 等不同元件。

TalorData 已出現在 LangChain 官方 JavaScript Integration Providers 文件的 Tools 分類中，讓 LangChain 開發者在尋找搜尋和外部資料工具時，可以更方便地發現 TalorData。

瀏覽 LangChain JavaScript Tools 整合

對於正在建立 AI Agent 和搜尋型 AI 應用程式的開發者來說，這代表 TalorData 可以更自然地融入 LangChain 工作流程，並為 AI 應用程式提供即時搜尋資料。

如何開始使用 TalorData 和 LangChain？

TalorData 的 LangChain 整合旨在協助開發者將即時搜尋資料連接到 LangChain 應用程式中。

你可以參考 TalorData 官方設定文件完成整合：

How to Set Up TalorData with LangChain

整體流程主要包括以下幾個步驟。

1. 取得 TalorData API Key

首先，建立 TalorData 帳戶並產生 API Key，用於存取 SERP 資料。

之後，你的 LangChain 應用程式就可以透過 API 取得搜尋結果。

2. 安裝相關整合

將 TalorData 整合加入你的 LangChain JavaScript 或 TypeScript 專案。

這樣，你的應用程式就可以將 LangChain 工作流程與 TalorData 搜尋能力連接起來。

3. 設定 API 憑證

在應用程式環境中設定 TalorData API 憑證。

完成設定後，LangChain 應用程式就可以透過 TalorData 發起搜尋請求。

4. 在 AI 工作流程中使用搜尋結果

取得搜尋結果後，你可以將返回的資料傳遞給 LLM 進行進一步分析。

例如：

搜尋請求 → TalorData → 結構化 SERP 資料 → LangChain → LLM → 最終回答

這樣就可以將即時資訊取得能力與 AI 推理和內容產生結合起來。

使用即時搜尋建立 AI 應用程式

將 TalorData 加入 LangChain 後，可以支援多種 AI 應用程式場景。

AI 研究助手

AI 研究助手可以在產生回答之前先搜尋相關資訊。

與完全依賴語言模型原有知識相比，應用程式可以先取得最新搜尋結果，再將這些資訊作為上下文進行分析。

例如：

「AI 搜尋領域最近有哪些新發展？」

AI 工作流程可以先搜尋相關結果，然後分析資訊並產生回答。

這種方式可以幫助 AI 應用程式使用更加即時的資訊。

具備搜尋能力的 AI Agent

AI Agent 通常需要存取外部工具。

LangChain Agent 可以判斷什麼時候需要額外資訊，並使用 TalorData 取得相關搜尋結果。

例如，一個 Agent 可以：

1. 接收使用者問題。
2. 判斷是否需要 Web 資訊。
3. 使用 TalorData 搜尋。
4. 分析返回結果。
5. 產生最終回答。

這樣，搜尋就成為 AI Agent 可以根據實際需求呼叫的工具。

SEO 分析

搜尋資料同樣適用於 SEO 應用程式。

LangChain 工作流程可以針對一組關鍵字取得搜尋結果，再將資料傳遞給 LLM 進行分析。

AI 應用程式可以協助識別：

• 排名網站
• 競爭對手搜尋可見度
• 內容機會
• 關鍵字規律
• 搜尋結果變化

這些能力可以支援自動化 SEO 研究和報告工作流程。

競爭對手與市場研究

即時搜尋資料也可以用於市場情報分析。

例如，一個 AI 應用程式可以搜尋某家公司、產品類別或產業話題，然後分析返回的搜尋結果。

工作流程可以協助回答：

• 哪些公司出現得最頻繁？
• 目前有哪些熱門話題？
• 哪些競爭對手擁有較高的搜尋可見度？
• 某個市場正在出現哪些趨勢？

LangChain 負責協調工作流程，而 TalorData 則提供外部搜尋資料。

為什麼結構化搜尋資料對 AI 很重要？

當資訊能夠被高效處理時，AI 應用程式才能更好地利用這些資料。

開發者不需要手動從搜尋頁面中擷取資訊，而可以直接使用結構化 SERP 資料作為 AI 工作流程的輸入。

搜尋結果資料可以包括：

• 搜尋結果標題
• URL
• 摘要
• 排名
• 不同類型的搜尋結果

這讓相關搜尋資訊更容易傳遞到 LangChain 工作流程和語言模型中。

不同元件之間也形成了清楚的分工：

TalorData → 搜尋資料

LangChain → 工作流程與工具編排

LLM → 資料分析與內容產生

三者結合，可以協助開發者建立功能更加完善的 AI 應用程式。

從 Search API 到 AI 資料層

隨著 AI Agent 能力不斷提升，取得外部和即時資訊也變得越來越重要。

單獨依賴語言模型，並不一定能夠取得最新資訊。

對於需要即時資訊的應用程式來說，Search API 可以成為 AI 應用程式的重要外部資料層。

TalorData 提供即時搜尋資料，而 LangChain 則提供用於整合工具和建立 AI 工作流程的框架。

這種組合可以支援：

• AI 研究助手
• 支援搜尋的 AI Agent
• SEO 分析工具
• 競爭對手監控系統
• 市場情報平台
• 新聞與趨勢監控
• AI 搜尋工作流程

開始使用 TalorData 和 LangChain 建立應用程式

你可以從一個簡單的應用程式開始，例如取得搜尋結果並將其傳遞給 LLM。

隨著應用程式的發展，還可以繼續加入更多工具、Agent、工作流程和自動化能力。

真正的價值不僅僅是將 API 連接到 AI 模型。

更重要的是結合：

即時搜尋資料 + AI 推理 + 工作流程自動化

透過 TalorData 和 LangChain，開發者可以建立突破模型靜態知識限制的 AI 應用程式，並利用來自網路的即時資訊。

開始使用 TalorData 和 LangChain

總結

LangChain 可以協助開發者建立能夠呼叫外部工具的 AI 應用程式和 AI Agent。

TalorData 則提供了另一項重要能力：即時搜尋資料存取能力。

透過將 TalorData 與 LangChain 結合，開發者可以建立用於研究、SEO、市場情報、競爭對手監控以及其他資料驅動場景的搜尋型 AI 應用程式。

同時，TalorData 已被收錄到 LangChain 官方 JavaScript 整合文件的 Tools 分類中，讓開發者可以更方便地在 LangChain 生態系統中發現 TalorData。

查看 LangChain 官方整合頁面

連接 TalorData 和 LangChain，為你的 AI 應用程式提供即時搜尋資料。