Amazon Bedrock 原生网络搜索正式上线，为基础模型提供实时知识接地

当基础模型需要回答上周财报电话会议内容、昨日监管政策变化或今晨天气预报等问题时，其训练数据本身无法提供答案。传统做法要求开发者自行识别、集成并维护第三方网络搜索供应商，这一过程不仅拖慢项目进度，还会引入数据驻留风险和额外的运营开销。Amazon Bedrock 内置网络搜索的推出，正是为了从根本上消除这一摩擦。

该功能的核心在于多源接地架构。亚马逊自营的网络索引覆盖数十亿文档并持续更新，与内置知识图谱协同工作。对于「某本书的作者是谁」或「某事件发生在哪一年」等事实性问题，知识图谱能够以高置信度直接给出答案，而非依赖模型从零散页面文本中自行推断，从而有效减少因片段拼接导致的细节性幻觉。

在检索效率方面，网络搜索采用语义片段提取技术，仅将与查询相关的段落注入模型上下文窗口，避免将完整网页原文传递给模型。这一设计显著降低了无效 token 的消耗，同时保持了较低的响应延迟。整个搜索生命周期均在服务端完成，包括查询构建、内容检索、结果注入以及带引用的响应生成，开发者无需在客户端构建工具调用循环。

启用方式极为简洁。开发者只需在现有 OpenAI Responses API 调用中添加一条工具配置，无需定义函数模式或管理额外 SDK。身份验证复用现有 AWS 凭证体系，通过 SigV4 签名生成短期令牌（有效期最长 12 小时），无需单独申请 API 密钥。调用方身份需具备 Amazon Bedrock 推理权限以及 bedrock-websearch:InvokeSearch 等相应工具权限。

在合规与安全层面，网络搜索默认运行于 Amazon Bedrock 基础设施内部，实现零数据出口，用户数据不会离开 AWS 环境。API 响应中包含结构化引用注释，每条引用均附带来源 URL 和页面标题，便于下游应用进行溯源展示。目前该功能已面向通过 Amazon Bedrock 下一代推理引擎提供服务的 OpenAI 模型开放，实时网页抓取能力将在后续更新中推出。

要点

• Amazon Bedrock 内置网络搜索正式上线，开发者无需对接任何第三方搜索供应商即可为模型提供实时网络知识接地能力。
• 功能采用亚马逊自营网络索引与知识图谱双轨架构，对事实性问题可给出高置信度答案，同时通过语义片段提取降低 token 消耗。
• 启用仅需在 OpenAI 兼容 API 调用中添加单一参数，身份验证复用现有 AWS IAM 凭证，无需额外密钥管理。
• 默认零数据出口设计，所有处理均在 AWS 基础设施内完成，有助于满足企业级合规要求。
• API 响应包含结构化引用注释（URL 与页面标题），便于应用层实现答案溯源与透明度展示。