使用LangStudio工作流开发联网搜索聊天应用-人工智能平台PAI-阿里云

本文介绍如何使用 LangStudio 在 PAI 控制台中快速构建一个具备联网搜索能力的智能聊天应用。通过本教程，您将掌握从创建应用、搭建与调试工作流，到效果评测、部署为在线服务及监控的全链路开发流程。

步骤一：创建应用与运行时

首先，您需要创建一个应用，并为其准备一个用于开发调试的运行时环境。

登录PAI 控制台，在页面上方选择目标地域，如华东1（杭州）。
在左侧导航栏选模型应用 > 大模型应用开发（LangStudio），并进入目标工作空间。
在应用页签，单击新建应用，在下拉列表中选择工作流。
在新建应用页面，配置以下参数：
- 新建方式：选择按类型新建，并选择对话型。
- 名称：为应用命名。例如，联网搜索聊天助手。
- 选择运行时：运行时是执行和调试工作流所需的计算环境，是进行后续调试的必要步骤。
  - 已有运行时：从下拉列表中选择一个。
  - 无可用运行时：单击新建运行时，使用默认配置创建一个。运行时仅用于开发调试阶段，与最终部署的服务无关。
- 工作路径：此路径（一个 OSS Bucket 路径）用于存放工作流的配置、日志和调试过程中产生的临时文件。选择运行时后，会自动加载运行时的工作路径。
- 描述（可选）：填写应用的用途说明。
单击确定。系统将自动跳转到工作流的编辑画布。

步骤二：搭建工作流

进入画布后，您会看到一个默认的工作流，由开始节点、大模型节点和结束节点组成。为了让应用具备联网搜索能力，我们需要在其中加入搜索节点。

一个工作流（Workflow）由多个节点（Node）串联而成，每个节点负责一项特定任务。

2.1 添加并连接节点

在画布下方单击添加节点图标，选择SerpAPI-联网搜索。
删除开始节点与大模型节点的连线。
按照开始节点->SerpAPI-联网搜索->大模型的顺序，将节点依次连接起来。

2.2 配置节点

开始节点：工作流的入口，无需特殊配置。默认提供对话历史（chat_history）和对话（question）两个输入参数，用于接收用户的提问。
SerpAPI-联网搜索：接收用户问题作为关键词，调用 SerpAPI 进行网络搜索，并将搜索结果传递给后续节点。
- SerpApi连接：选择已配置好的连接。如未配置，选择新建连接，自定义键填写api_key，自定义值填写SerpAPI提供的API Key，并勾选私密以安全存储。
  SerpAPI 提供免费额度，如无账号，请注册。
- 搜索关键词：选择开始节点中的question变量。
大模型：此节点接收原始问题和搜索结果，通过精心设计的提示词（Prompt），生成更准确、更具时效性的回答。
- 模型设置：选择一个模型服务连接。例如，百炼模型服务的qwen3-max。
  说明
  连接用于安全地存储和管理访问外部服务（如大模型 API）所需的凭证。如尚未配置，需新建连接，详情请参见连接配置。
- 输入变量：单击添加变量，变量名为search_result，变量值为SerpAPI-联网搜索节点的输出变量output。
- 系统提示词：修改user的提示词模板，加入搜索节点的输出。
  重要
  提示词模板中要使用大模型节点设置的输入变量。
```
## 以下是与用户问题相关的搜索结果：
{% for item in search_result %}
### 标题：
{{ item.title }}
### 内容：
{{ item.summary }}
### 链接：
{{ item.link }}
{% endfor %}

## 用户的问题是：{{ query }}
```

步骤三：调试并查看链路

工作流搭建完成后，可以通过调试功能验证其是否按预期运行，并通过 Trace 调用链分析执行过程。

在应用流画布的右上方，单击运行，打开调试面板。
在调试面板中，输入问题并发送。例如：2026年1月有哪些重要的AI突破？100字以内。
等待回答生成后，单击答案下方的查看链路，查看Trace详情或拓扑视图。在 Trace 详情页中，可以分析工作流的完整执行过程：
- 检查节点输入输出：展开每个节点，查看其具体的输入和输出内容。
  调试技巧：展开大模型节点的详情，您可以查看到渲染后的Prompt。这是将变量替换后，最终发送给大模型的完整请求内容。检查此内容是排查 Prompt 问题的最有效方法。
- 分析性能：查看每个节点的执行耗时，定位性能瓶颈。
- 排查错误：查看工作流执行过程中是否存在错误或异常。

步骤四：效果评测

为了客观地评估应用效果，您可以使用评测功能，通过批量运行测试问题并计算评估指标来量化其表现。

准备评测数据集。准备一个.jsonl 格式的数据集并上传至OSS。文件要求每行一个 JSON 对象，且必须包含典型问题和对应的标准答案。文件示例：langstudio_eval_demo.jsonl。
创建评测任务。
1. 在应用流画布的右上方，单击评测。
2. 在新建评测任务页面，配置以下核心参数：
  - 评测数据集：选择您上传的 .jsonl 文件所在的 OSS 路径。
  - 工作流输入映射：将工作流的输入（question）映射到评测数据集中的 query 字段。
  - 评测配置：选择评估指标，例如回答一致率。
  - 评测模板输入映射：
    - reference：选择评测数据集中的标准答案字段reference。
    - response：选择工作流的输出字段。
3. 单击确定，提交评测任务。
查看评测结果。提交评测任务后，会跳转到任务概览页。切换到指标页查看回答一致率等各项指标的得分，以量化评估应用的效果。

步骤五：部署为在线服务

开发和评测完成后，您可以将工作流部署为标准的 PAI-EAS 在线服务，以便通过 API 集成。

部署服务

在应用流画布的右上方，单击部署。
在部署页面配置服务名称、资源组和网络配置（VPC、交换机）等参数，然后单击确定。
重要
由于工作流中阿里云百炼大模型服务、联网搜索服务需要通过公网访问，而 EAS 服务默认不具备公网访问能力。因此，在部署时，必须为服务配置一个可访问公网的 VPC 和交换机（通常需要关联 NAT 网关），否则服务将调用失败。参见EAS访问公网或内网资源。
在跳转的部署流程页面，单击提交部署。
单击右上角跳转到 EAS，进入 EAS 服务详情页。等待服务状态变为运行中，此过程可能需要5-10分钟。

调用服务

LangStudio应用服务支持以简单模式和完整模式调用，简单模式的调用示例如下，更多说明请参见应用流部署-调用服务。

请求体说明：JSON 对象，其 key 必须与应用流开始节点中定义的输入参数（本例为 question）保持一致。

在线调试

建议先在EAS服务详情的在线调试页签进行调用测试。

curl调用

在EAS 服务详情页的概览页签，单击基本信息区域的查看调用信息可获取访问地址和认证 Token。

# 请将<EAS_ENDPOINT> 和 <EAS_TOKEN> 替换为您的服务地址和认证Token
curl -X POST '<EAS_ENDPOINT>' \
-H 'Authorization: <EAS_TOKEN>' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
  "question":"获取3条2026年1月AI重要新闻"
}'

步骤六：监控与观测

服务部署后，您可以：

在 EAS 服务详情页的监控页签查看关键指标，例如请求次数、成功率、错误率以及 P95/P99 响应时延。
在 EAS 的日志页签中查找错误日志，定位问题节点。
在 EAS 的链路追踪页签中查看调用链路，进行应用效果评估。

资源清理

为避免产生不必要的费用，请在完成实验后及时清理所有创建的资源：

PAI-EAS 在线服务：在 PAI-EAS 控制台停止并删除部署的应用服务。
LangStudio 运行时：在 LangStudio 的运行时页签停止并删除运行时实例。

Bucket 中存储的文件不会随应用的删除而自动清理，请注意管理以避免不必要的存储费用。

下一步

接下来，您可以进一步探索：

在工作流中添加更多节点（如文档解析、条件分支等），以支持更复杂的业务逻辑。详情请参见节点类型与配置说明。
了解 LangStudio 的更多高级能力，如内容安全配置、知识库管理。