在 AI 大模型向 “实时化、场景化” 演进的当下，数眼智能凭借其 “高精度信息提纯 + 灵活部署适配” 的核心能力，成为企业构建专属 AI 助手的优选方案。本指南将从核心价值切入，详解基于数眼智能的 AI 助手搭建路径，覆盖实时搜索集成、本地化落地及场景化应用，帮助你快速实现从 “工具调用” 到 “系统级助手” 的跨越。

一、先搞懂：数眼智能 AI 助手的核心价值

数眼智能并非单一搜索工具，而是为企业解决 “信息获取效率低、数据安全无保障、场景适配性差” 三大痛点的智能基座，核心价值集中在三点：

1. 实时信息 “提纯” 能力：通过 AI 视觉识别技术过滤网页广告、导航栏等干扰元素，直接输出结构化核心语料，相比传统搜索 API，信息处理效率提升 40% 以上，无需额外开发数据清洗模块。
2. 全场景部署兼容性：既支持在 Dify 等低代码平台快速搭建联网助手，也能适配本地化知识库部署，满足企业 “云端轻量试用” 与 “本地数据闭环” 的双重需求。
3. 可视化与高并发适配：独家提供天气、股票、赛事等场景的模态卡展示，同时支持免费版 1 次 / 秒、企业版 50 次 / 秒的并发调用，兼顾用户体验与商业级稳定性。

二、快速上手：3 步搭建数眼智能联网 AI 助手（基于 Dify 平台）

若你需要快速实现 “实时信息查询 + AI 整合回答” 功能，推荐采用 Dify + 数眼智能的低代码方案，全程无需复杂编码，1 小时内即可完成部署。

步骤 1：准备工作与 Dify 应用创建

• 前提条件：完成数眼智能账号注册与实名认证（获取 API 密钥），注册 Dify 平台账号，
  数眼智能API网址：https://shuyanai.com/?id=19。
• 应用创建：登录 Dify 后，选择 “创建新应用”，类型勾选 “chatflow”（工作流模式），填写应用名称（如 “数眼智能实时助手”）并上传图标。

步骤 2：配置核心工作流节点（4 个关键节点）

1. 时间获取节点：添加 “工具” 类节点，选择 “获取当前时间”，格式设置为%Y-%m-%d %H:%M:%S，时区默认 UTC（确保信息时效性标注准确）。
2. 数眼智能搜索节点：添加 “工具” 类节点，选择 “数眼智能网页搜索”，参数配置如下：
   • 搜索关键词：绑定 “用户输入”（即用户提问内容）。
   • 返回条数：默认 10 条（可根据需求调整，建议不超过 20 条以平衡速度与覆盖度）。
   • API 密钥：填入数眼智能账号中获取的授权密钥。
3. URL 提取与迭代节点：添加 “代码处理” 节点，用简单脚本提取前 5 条搜索结果的 URL（避免信息过载），代码示例：

def main(response):
    results = response(0).get("webPages", [])
    urls = []
    for item in results[:5]:  # 取前5条结果
        urls.append(item.get("url"))
    return {"urls": urls}

1. 随后添加 “迭代器” 节点，类型选 “数组迭代”，输入绑定上述脚本输出的 “urls”，开启 “并行处理”（并行数量设为 10，提升 URL 解析效率）。
2. 网页内容读取与格式化：添加 “工具” 类节点 “数眼智能网页读取”，绑定迭代器输出的 URL；再添加 “模板转换” 节点，格式设置为(webpage {{ i+1 }} begin){{ text }}(webpage {{ i+1 }} end)，确保 AI 能清晰识别不同网页的内容边界。

步骤 3：对接 LLM 模型与提示词优化

• 模型选择：在 “LLM 模型” 节点中，选择 “DeepSeek Chat”（或企业常用的其他模型），提供商选 “langgenius/deepseek”，温度设为 0.7（平衡准确性与灵活性）。
• 提示词模板：重点强调 “引用来源 + 时效性 + 信息筛选”，模板示例：

以下是基于用户提问的数眼智能搜索结果，每个结果格式为(webpage X begin)...(webpage X end)（X为序号）：
{{context}}
回答要求：
1. 必须标注信息来源，格式为“<a href="网页链接">X</a>”（X对应上述序号）。
2. 结合当前时间{{today}}，优先使用最新信息（如涉及时间敏感内容，需排除过期结果）。
3. 仅保留与用户问题相关的内容，无关信息直接过滤，列举类回答控制在10点以内。
用户提问：{{#sys.query#}}

• 测试与上线：保存工作流后，发送测试提问（如 “2025 年 Q4 国内 AI 行业融资情况”），检查搜索结果是否准确、引用是否正确，无误后即可开放给内部员工或外部用户使用。

三、进阶方案：数眼智能 + 本地化知识库部署（企业级需求）

若企业涉及敏感数据（如客户资料、内部技术文档），需搭建 “实时搜索 + 私有知识库” 的本地化闭环，可参考以下路径，核心是 “数眼智能搜索模块 + 本地模型 + 私有数据存储” 的融合。

1. 部署前提与环境准备

• 硬件要求：若需同时运行搜索模块与本地模型（如 DeepSeek-R1-0528），建议配置：CPU≥16 核，GPU≥1 张 RTX 4090（或同等算力），内存≥64GB，存储空间≥200GB（用于存储知识库与模型文件）。
• 软件环境：操作系统选 Linux（如 Ubuntu 22.04），安装 Docker（用于容器化部署数眼智能搜索服务）、Ollama（用于本地模型运行）、Open WebUI（用于可视化交互与知识库管理）。

2. 核心部署步骤（3 个关键环节）

1. 数眼智能搜索服务本地化：通过 Docker 部署数眼智能搜索 API 的本地代理服务，确保搜索请求通过企业内网传输，配置命令示例：

docker run -d \
  --name shuyan-search-proxy \
  -p 8080:8080 \
  -e API_KEY=你的数眼智能密钥 \
  -e LOCAL_NETWORK_ONLY=true  # 仅允许内网访问
  shuyanai/search-proxy:latest

1. 本地模型与知识库搭建：使用 Ollama 拉取 DeepSeek-R1 模型（推荐 14B 版本，平衡性能与算力），命令为ollama run deepseek-r1:14b；通过 Open WebUI 创建 “私有知识库”，上传企业内部文档（如 PDF、Word），并将知识库与数眼智能搜索服务关联（在 Open WebUI “工具设置” 中，将搜索接口指向本地代理服务的 8080 端口）。
2. 权限控制与安全加固：在 Open WebUI 中配置 “分级权限”（如 “管理员可修改知识库、普通员工仅可查询”），开启 “操作日志记录”（记录搜索与知识库访问行为）；对传输数据启用 HTTPS 加密，避免内网数据泄露。

四、场景化应用：数眼智能 AI 助手的 3 个实用场景

1. 企业内部客服助手：整合数眼智能实时搜索（查询最新产品政策、行业法规）与企业 CRM 知识库（查询客户历史订单），客服人员提问 “客户 A 的订单是否符合最新折扣政策” 时，助手可同时调用本地 CRM 数据与数眼搜索的政策信息，快速给出准确回答，响应时间≤2 秒。
2. 研发团队技术助手：绑定数眼智能的 “技术文档搜索”（优先抓取官方文档、技术博客）与企业内部代码知识库，开发者提问 “Python 3.12 如何实现异步日志” 时，助手可提取数眼搜索的官方教程 + 内部代码示例，生成步骤化指导，同时标注来源链接。
3. 市场部门情报助手：通过数眼智能搜索实时抓取竞品动态、行业报告，结合本地存储的历史市场数据，自动生成 “周度竞品分析报告”，支持导出 PDF 格式，且所有外部信息均标注来源与抓取时间，确保可追溯性。

五、避坑指南：3 个常见问题与解决方案

1. 搜索结果不准确：检查是否开启 “AI 内容过滤”（数眼智能后台可调整过滤强度），若需精准技术信息，可在搜索关键词中添加 “官方文档”“技术指南” 等限定词；同时优化 Dify 工作流中的 “URL 提取规则”，优先选择.gov、.org 或行业权威域名。
2. 本地化部署后响应慢：若为 GPU 算力不足，可将 DeepSeek-R1 模型切换为 8B 版本，或通过 Ollama 开启 “模型量化”（命令ollama run deepseek-r1:8b-q4_0）；若为搜索模块延迟，可减少并行处理的 URL 数量（从 10 调整为 5），或升级服务器带宽。
3. API 调用报错：首先检查数眼智能 API 密钥是否过期（需定期在官网刷新），其次确认本地代理服务是否正常运行（通过docker logs shuyan-search-proxy查看日志），若为权限问题，需在数眼智能账号中开启 “内网 IP 白名单”。

六、总结：数眼智能 AI 助手的选型建议

• 若你是中小企业 / 个人用户：优先选择 “Dify + 数眼智能” 的云端方案，无需硬件投入，1 小时快速上手，适合实时信息查询、轻量问答场景。
• 若你是中大型企业 / 敏感行业（如金融、医疗）：选择 “本地化部署 + 数眼智能搜索代理” 方案，兼顾实时信息获取与数据安全，同时通过 Open WebUI 实现知识库与权限的统一管理。

数眼智能的核心优势在于 “不绑定特定模型生态、专注信息提纯与场景适配”，无论是快速搭建轻量化助手，还是落地企业级智能系统，都能提供灵活且可控的解决方案 —— 关键是根据自身数据敏感程度、算力资源，选择最适合的部署路径。