博查AI搜索是面向人工智能应用的世界知识搜索引擎，由博查提供搜索 API、搜索插件以及语义重排能力，帮助 AI 应用从近千亿网页和生态内容源中获取搜索结果。它支持自然语言搜索，内容覆盖新闻、图片、视频、百科、机酒、学术等类型；与仅返回关键词匹配结果的搜索方式不同，博查采用多模态混合搜索和语义排序技术，并使用 bocha-semantic-reranker 进行二次排序，使搜索结果更适合 AI Agents、AI Chatbots、AI Search 和各类 RAG 应用使用。
核心功能
自然语言 Web Search
用户或 AI 应用可以直接提交自然语言问题，例如“告诉我阿里巴巴2024年ESG报告的重点”。接口返回搜索结果及其标题、链接、站点名称、摘要等内容，示例响应中还包含原始查询、预计匹配数量和结果列表。搜索内容来自近千亿网页和生态内容源，覆盖新闻、图片、视频、百科、机酒、学术等信息类型。
多模态混合搜索与语义排序
博查搜索基于多模态混合搜索和语义排序技术，支持关键字与向量混合搜索。系统使用 bocha-semantic-reranker 对结果进行二次排序，以提升搜索结果与问题的相关性，适合需要把外部知识接入模型上下文的应用场景。
面向大模型优化的搜索结果
博查可以通过大模型 Function Call 方式调用搜索 API，搜索结果格式专为大模型优化。官网展示了通过 OpenAI、LangChain 进行工具调用的示例，也展示了将搜索能力接入对话式 AI 应用的使用方式。
官方 API 调用与结果控制
开发者可以通过官方接口调用博查搜索 API，示例接口为 /v1/web-search，请求使用 Bearer API Key 鉴权，并可传入 query、freshness、summary、count 等参数。官方接口支持自定义过滤条件，以及流式和非流式等多种输出方式。
Semantic Reranker 模型
博查提供基于 Transformer 架构的 bocha-semantic-reranker 模型，以 80M 参数实现接近同类 280M、560M 参数模型的排序效果。官网将其定位为推理速度更快、成本更低的语义排序模型，并将它用于搜索结果的二次排序。
搜索插件与平台接入
除了官方 API，博查还提供搜索插件，可通过大模型工具调用或各大智能体开发平台集成到自己的应用。官网展示了元器、Coze、钉钉、Dify、Tbox 等平台的接入场景，支持在智能体开发平台中使用博查搜索能力。
使用方式
博查支持通过官方 API 接入，也支持大模型 Function Call、智能体开发平台插件等方式。官方 API 示例使用 https://api.bochaai.com/v1/web-search，并通过 Authorization: Bearer Your-API-KEY 传递 API Key；请求可以配置查询内容、时间范围、摘要和结果数量。官网未说明是否必须注册、是否提供客户端或命令行工具，也未给出导入导出方式。
适用人群与场景
AI Agent 开发者可以通过官方 API 或平台插件为智能体接入实时搜索能力；AI Chatbot 开发者可以使用自然语言搜索和面向大模型优化的结果，为对话应用补充世界知识；AI Search 产品团队可以利用关键字与向量混合搜索及语义重排构建搜索功能；RAG 应用开发者则可以将其用于线上应用或数据冷启动，获取新闻、百科、学术等外部内容。
注意事项
官网正文展示了 API Key 鉴权方式，但没有提供具体价格、免费额度或付费档位信息；产品价格以文档入口形式列出，正文未展示价格内容。官网也未说明搜索结果是否覆盖全部网页、API 的具体限流规则或数据保留政策。
