一、联网搜索 和 Function（有免费接口）总结
文章链接：通义AI工具之 联网搜索 和 Function（有免费接口）-CSDN博客
1. 一段话总结
本文介绍了通义千问 - plus 大模型的四大核心工具（联网搜索、Function Calling、代码解释器、MCP），它们形成 “信息获取 - 能力扩展 - 专业计算 - 私有协作” 的完整闭环，补齐大模型时效性、功能性等短板；同时给出联网搜索的代码实现，基于此前上下文缓存框架，在buildApplicationParam方法中传递enable_search: true参数即可启用，该工具能突破大模型知识时间边界，获取实时 / 多源数据以提升回答精准度与可信度（需注意敏感数据需自行校验）。
2. 思维导图
3. 详细总结
通义千问 - plus 联网搜索 和 Function 代码实现总结
一、工具总述
通义千问 - plus 大模型的四大工具（联网搜索、Function Calling、代码解释器、MCP）并非独立运作，而是构建了 “信息获取 - 能力扩展 - 专业计算 - 私有协作” 的完整闭环，针对性解决大模型在时效性、功能性、专业性、隐私性上的短板，推动大模型从通用型对话工具，转变为可落地于具体工作场景的生产力工具。
二、四大工具详细解析
2.1 工具核心信息对比表
| 工具名称 | 核心定位 | 核心作用 | 典型场景 | 关键特性 / 注意事项 |
|---|---|---|---|---|
| 联网搜索 | 大模型的 “信息天线” | 1. 突破知识时间边界，获取实时动态数据；2. 多源交叉验证，提升回答可信度 | 1. 查询 2025 年 Spring Boot 稳定版本；2. 某行业最新政策细则；3. 当日热点科技事件进展 | 敏感数据需自行判断，避免信息污染 / 投毒 |
| Function Calling | 大模型的 “能力扩展接口” | 1. 调用外部工具 / 自定义函数；2. 多工具联动，拆解执行复杂任务 | 1. 查询 Redis 集群实时监控数据（内存使用率、QPS）；2. 定位推荐附近餐饮；3. 天气 + 出行规划联动 | 支持任务拆解与多工具协同 |
| 代码解释器 | 专业 “工具箱” | 1. 沙箱环境运行代码，处理复杂计算 / 调试；2. 解析 / 处理文件，降低技术门槛 | 1. 基于销售数据生成可视化报表；2. 计算 Redis 缓存命中率；3. 解析 Excel 数据、修复代码语法错误 | 适配开发者与非技术人员，避免纯文本计算误差 |
| MCP | 跨系统 “私有协作桥梁” | 1. 安全对接企业内部私有系统 / 数据库；2. 权限管控，保障数据隐私 | 1. 访问企业 CRM/ERP 系统；2. 查询内部接口文档；3. 调取项目历史 Bug 记录 | 侧重企业私有资源对接，不泄露敏感信息 |
2.2 各工具核心细节
2.2.1 联网搜索
- 核心痛点解决：大模型原生知识存在 “时间边界”（仅覆盖训练截止前信息），无法获取实时数据；
- 价值体现：不仅能提供最新信息，还能通过多源数据交叉验证，减少单一来源的信息误差；
- 风险提示：任何模型的联网数据都可能存在污染 / 投毒，涉及财务、合规等极其敏感的内容，需人工二次校验。
2.2.2 Function Calling
- 核心逻辑：大模型根据用户需求，自动判断需要调用的工具 / 接口，将自然语言需求转化为可执行的工具调用流程；
- 能力升级：让大模型从 “只能说” 升级为 “能做事”，例如用户说 “帮我规划周末出行”，可联动天气 API、地图 API、旅游服务 API 生成完整方案。
2.2.3 代码解释器
- 环境特性：内置可运行代码的沙箱，支持 Python 等主流语言，无需本地配置开发环境；
- 适用人群：① 开发者：快速验证代码逻辑、调试接口；② 非技术人员：完成基础数据处理（如 Excel 数据分析），无需掌握复杂工具操作。
2.2.4 MCP（模型连接协议）
- 核心差异：区别于公开 API 调用，MCP 专注企业内部资源对接，具备严格的权限管控机制；
- 业务价值：让大模型贴合企业实际业务，例如后端开发者可通过 MCP 让大模型生成适配公司技术栈的解决方案，提升工作效率。
三、联网搜索代码实现
3.1 基础前提
- 代码框架：基于上一篇 “通义千问-plus 智能体的上下文缓存-CSDN博客” 项目框架，无需重构核心逻辑；
- 核心目标：在原有智能体参数构建中，新增联网搜索启用配置。
3.2 关键代码修改
在DashScopeServiceImpl类的buildApplicationParam方法中，新增enable_search: true参数，启用联网搜索功能，其余历史消息解析、内容清洗逻辑复用原有代码：
private ApplicationParam buildApplicationParam(ChatRequestDTO requestDTO) throws InputRequiredException { List<Message> messages = new ArrayList<>(); // 1. 复用原有历史消息解析与清洗逻辑（省略重复代码） // 2. 新增：启用联网搜索 return ApplicationParam.builder() .apiKey(apiKey) .appId(appId) .messages(messages) .prompt(prompt) .incrementalOutput(true) .enableSearch(true) // 核心新增参数：启用联网搜索 .build(); }3.3 实现逻辑
- 当用户提问涉及实时 / 时效性强的信息（如 “2025 年最新 Java 版本”）时，智能体将自动触发联网搜索；
- 搜索获取的数据将与本地知识库、历史上下文结合，由大模型整合后生成最终回答。
4. 关键问题
理解一下问题，基本上你就懂的差不多了
问题 1：通义千问 - plus 的四大工具各自解决了大模型的哪些核心短板？它们之间的协同逻辑是什么？
答案：四大工具针对性解决大模型的四大短板，协同逻辑形成完整工作流：
- 联网搜索：解决 “时效性不足”（突破知识时间边界）和 “信息可信度低”（多源交叉验证）的短板；
- Function Calling：解决 “功能性单一” 的短板，让大模型能调用外部工具执行复杂任务；
- 代码解释器：解决 “专业计算 / 处理能力弱” 的短板，处理纯文本无法完成的数据分析、代码调试；
- MCP：解决 “隐私性不足” 的短板，安全对接企业内部私有资源；
- 协同逻辑：用户需求→联网搜索获取实时 / 多源信息→Function Calling 调用相关工具 / 接口→代码解释器处理复杂计算 / 文件→MCP 调取企业内部数据，最终整合生成精准、贴合场景的答案。
问题 2：启用通义千问 - plus 的联网搜索功能需要哪些关键操作？使用该工具时需注意什么风险？
答案：
- 关键操作：基于已有智能体项目框架，在构建
ApplicationParam参数时，添加enableSearch(true)配置（即传递enable_search: true参数），无需重构其他核心逻辑，复用原有历史消息解析、内容清洗流程即可； - 注意风险：联网获取的数据可能存在 “信息污染 / 投毒” 风险，尤其是涉及财务决策、合规审核、个人敏感信息等场景，不能直接采信模型输出结果，需人工二次校验，确保信息的真实性与安全性。
问题 3：Function Calling 与 MCP 的核心区别是什么？分别适用于什么场景？
答案：两者的核心区别在于 “对接对象” 与 “隐私管控”，适用场景明确区分：
- 核心区别：① 对接对象：Function Calling 主要对接公开外部工具 / API（如天气 API、地图 API、监控系统接口）；MCP 主要对接企业内部私有系统 / 数据库（如 CRM、ERP、内部接口文档库）；② 隐私管控：Function Calling 侧重 “功能扩展”，隐私管控较弱；MCP 侧重 “数据安全”，具备严格的权限管控机制，避免敏感信息泄露；
- 适用场景：① Function Calling：面向公开工具调用、多工具联动的场景（如面向 C 端用户的出行推荐、面向开发者的公开接口监控）；② MCP：面向企业内部业务的场景（如企业内部智能助手、对接私有数据库的数据分析、查询内部项目文档）。
二、千问通义plus - 代码解释器的使用 总结
文章链接：千问通义plus - 代码解释器的使用-CSDN博客
1. 一段话总结
本文详细介绍了通义千问 plus 代码解释器的使用，其核心是给不擅长精确计算、数据可视化的大模型配 “理科小助手”（Python/Java 编程工具），能自动编写、调试并执行代码完成复杂数据任务；重点实现了本地 Java 代码执行工具，通过定义 Schema 规范、构建工具实例、配置 Jackson 解析器、编写核心runJavaCode方法（含临时文件管理、编译运行、30 秒超时控制、自动清理），整合到现有 “缓存 + Function Calling + 联网搜索” 框架中（与天气工具并列），并通过测试验证：成功执行 “生成 100 个 0-100 随机数、计算均值方差” 的 Java 代码，输出结果为平均值 51.44，全程保障安全与兼容性。
2. 思维导图
3. 详细总结
通义千问 plus 代码解释器（Java 本地执行）使用详细总结
一、概念解析
1.1 核心定义
代码解释器是通义千问 plus Assistant API 预置的插件，专为解决大模型不擅长的精确计算、数据可视化、逻辑运算等任务设计 —— 大模型会自动编写代码，若运行失败则反复调试，直至输出准确结果。
1.2 生活化比喻
| 角色 | 特点 | 分工 |
|---|---|---|
| 大模型 | 擅长聊天、逻辑分析，类似 “文科生” | 识别任务需求，编写对应 Java/Python 代码 |
| 代码解释器 | 擅长精确计算、代码执行，类似 “理科小助手” | 编译运行代码，返回结果，自动纠错 |
1.3 核心作用
- 补齐大模型短板：解决纯文本回答无法完成的复杂数学运算、数据处理、图表生成等问题；
- 自动纠错机制：代码运行失败时，大模型会迭代修改代码（如修复语法错误、调整逻辑），直至成功；
- 降低操作门槛：无需用户手动编写代码，仅需自然语言提问即可获取结果。
二、代码实现
2.1 实现思路
- 新增本地 Java 代码执行工具，对齐 Function Calling 规范；
- 实现核心能力：临时文件管理、Java 代码编译 / 运行、异常捕获、安全清理；
- 整合到现有框架：与天气工具并列，支持大模型自动选择调用；
- 强化安全防护：避免恶意代码执行、内存泄漏等风险。
2.2 依赖与配置
无需额外新增核心依赖，仅需确保：
- 系统 PATH 中配置JDK（支持 javac 编译、java 运行）；
- 现有框架已集成通义千问 SDK、Spring Boot、Function Calling能力。
2.3 关键代码模块
2.3.1 Schema 定义（参数规范）
String javaCodeParamsSchema = "{" + "\"type\":\"object\"," + "\"properties\":{" + "\"code\":{\"type\":\"string\",\"description\":\"需要执行的Java代码，必须包含main方法，仅使用JDK原生类，禁止文件写入/网络请求等危险操作\"}" + "}," + "\"required\":[\"code\"]" + "}";- 核心约束：必须传入 code 字段，代码需含 main 方法，仅允许 JDK 原生类，禁用危险操作。
2.3.2 工具构建与注册
FunctionDefinition javaCodeFunction = FunctionDefinition.builder() .name("run_java_code") // 工具唯一标识 .description("当需要执行精确计算、数据处理、逻辑运算等Java代码时调用...") .parameters(JsonUtils.parseString(javaCodeParamsSchema).getAsJsonObject()) .build(); // 加入工具列表（与天气工具并列） List<ToolFunction> toolFunctions = new ArrayList<>(); toolFunctions.add(ToolFunction.builder().function(weatherFunction).build()); toolFunctions.add(ToolFunction.builder().function(javaCodeFunction).build());2.3.3 Jackson 配置（兼容性优化）
@Configuration public class JacksonConfig { @Bean public ObjectMapper objectMapper(Jackson2ObjectMapperBuilder builder) { ObjectMapper objectMapper = builder.build(); objectMapper.configure(JsonParser.Feature.ALLOW_UNQUOTED_CONTROL_CHARS, true); // 允许未转义控制字符 objectMapper.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false); // 忽略未知字段 return objectMapper; } }2.3.4 核心方法：runJavaCode（本地编译运行）
| 步骤 | 关键操作 | 核心细节 |
|---|---|---|
| 1 | 临时目录初始化 | 路径：System.getProperty("java.io.tmpdir") + "/ai_java_code/"，自动创建 |
| 2 | 随机类名生成 | 格式：TempJavaCode_时间戳_随机数，避免文件冲突 |
| 3 | 代码写入临时文件 | 替换原类名为随机类名，编码 UTF-8 |
| 4 | javac 编译 | 命令：javac -encoding UTF-8 文件名，捕获编译输出，超时 30 秒 |
| 5 | java 运行 | 命令：java -cp 临时目录 类名，捕获运行输出，超时 30 秒 |
| 6 | 临时文件清理 | 执行后删除.java和.class文件，避免残留 |
2.3.5 整合到流式对话（streamChat）
- 在
streamChat方法中，更新工具列表为包含run_java_code的集合； - 在
executeLocalFunction方法中，新增run_java_code分支，调用runJavaCode方法； - 复用原有缓存逻辑、工具调用循环、流式推送机制，无需重构核心流程。
2.4 安全防护措施
| 防护类型 | 具体措施 | 作用 |
|---|---|---|
| 代码约束 | 仅允许 JDK 原生类，禁止文件写入 / 网络请求 | 防止恶意代码操作本地资源 / 网络 |
| 超时控制 | 编译 / 运行超时 30 秒 | 避免代码卡死导致系统资源占用 |
| 临时文件清理 | 执行后自动删除临时文件 | 防止磁盘空间溢出，保护数据隐私 |
| 参数校验 | 强制 code 字段非空，校验代码格式 | 避免无效请求触发异常 |
4. 关键问题
了解以下问题，基本上就代表你懂的差不多了
问题 1：通义千问 plus 代码解释器的核心作用是什么？解决了大模型的哪些核心短板？
答案：代码解释器的核心作用是为大模型提供 “精确计算 + 实操执行” 的能力—— 大模型自动编写 Java/Python 代码，由代码解释器在沙箱 / 本地环境编译运行，获取准确结果，且支持自动纠错直至成功。解决的大模型短板：① 不擅长精确数学运算（如均值、方差计算）；② 无法完成数据可视化（如生成柱状图）；③ 纯文本回答无法处理复杂逻辑运算；④ 缺乏实操执行能力（仅能输出理论，无法落地计算 / 处理任务）。
问题 2：本地 Java 代码执行工具的实现中，关键步骤有哪些？采取了哪些安全防护措施保障系统稳定？
答案：
- 关键步骤：① 临时目录初始化（自动创建，避免路径错误）；② 随机类名生成（防止文件冲突）；③ 代码写入与类名替换（适配动态执行）；④ javac 编译（捕获编译错误，超时 30 秒）；⑤ java 运行（捕获运行输出，超时 30 秒）；⑥ 临时文件清理（执行后删除残留文件）。
- 安全防护措施：① 代码约束（仅允许 JDK 原生类，禁文件写入 / 网络请求）；② 超时控制（编译 / 运行各 30 秒，避免资源占用）；③ 临时文件自动清理（防止磁盘溢出和数据泄露）；④ 参数校验（强制 code 字段非空，过滤无效请求）。
问题 3：代码解释器如何与现有 Function Calling 框架整合？实际测试效果如何？
答案：
- 整合方式：① 定义
run_java_code工具的 Schema（参数规范）；② 构建FunctionDefinition实例，加入工具列表（与天气工具并列）；③ 在executeLocalFunction中新增分支，关联runJavaCode核心方法；④ 复用原有streamChat的工具调用循环、流式推送、缓存更新逻辑，无需重构框架。 - 测试效果：成功执行 “生成 100 个 0-100 随机数，计算均值和方差” 的任务 ——① 大模型自动识别任务，调用
run_java_code工具；② 代码编译运行无异常，输出结果准确（平均值 51.44，方差 767.7264）；③ 全程流式推送，无卡顿，临时文件自动清理，安全无残留；④ 整合后不影响原有天气工具、缓存、联网搜索功能的正常使用。
创作不易，各位靓仔靓女阔以点点关注嘛~(◦˙▽˙◦)
