# เครื่องมือค้นหาเว็บของ LangChain บน SERP API พร้อมเวอร์ชัน LlamaIndex

> เครื่องมือ LangChain และ LlamaIndex FunctionTool ที่ค้นหา Google ผ่าน SerpCrypto SERP API พร้อม agent ที่ตัดสินใจเองว่าเมื่อใดควรค้นหา ไม่ต้อง KYC

- URL: https://serpcrypto.com/th/docs/langchain/
- อัปเดตล่าสุด: 2026-10-22
- ผู้เผยแพร่: SerpCrypto (https://serpcrypto.com)

ห่อการเรียก HTTPS หนึ่งครั้งไว้ใน tool อธิบายให้ดี แล้วปล่อยให้ agent ตัดสินใจว่าเมื่อใดควรค้นหา โค้ดด้านล่างใช้ได้กับ LangChain 1.0 หรือใหม่กว่าและกับ LlamaIndex ไม่ต้องใช้แพ็กเกจ SerpCrypto

**คำตอบสั้น — ฉันจะมอบเครื่องมือค้นหาเว็บให้ agent ของ LangChain ได้อย่างไร**

ตกแต่งฟังก์ชัน Python ด้วย `@tool` จาก `langchain_core.tools` ให้มันเรียก `https://serpcrypto.com/api/v1/search` และคืนข้อความสั้น ๆ จากนั้นส่งเข้าไปใน `tools=[...]` เมื่อคุณสร้าง agent ด้วย **SerpCrypto** การค้นหาแต่ละครั้งที่ agent รันจะใช้ 1 เครดิต เริ่มต้นที่ US$0.30/1K การค้นหา และการเรียกที่ล้มเหลวไม่มีค่าใช้จ่าย เครดิตจ่ายด้วยคริปโต ไม่ต้อง KYC

## ฉันจะเขียน tool ค้นหาได้อย่างไร

tool ของ LangChain คือฟังก์ชันที่มี type และ docstring ตัว decorator จะแปลง signature เป็น schema ของอาร์กิวเมนต์ และแปลง docstring เป็นคำอธิบายที่โมเดลอ่าน ดังนั้นทั้งสองส่วนจึงควรใส่ใจ ตั้งชื่ออาร์กิวเมนต์ในแบบที่โมเดลควรคิดถึงมัน: query, country, language

คืนข้อความเป็นข้อความ ไม่ใช่ JSON ทั้งก้อน ผลลัพธ์ห้ารายการพร้อม title, link และ snippet ให้ข้อมูลกับโมเดลเพียงพอที่จะตอบและอ้างอิง ด้วยจำนวน token เพียงเศษเสี้ยวของคำตอบดิบ คืนข้อความสั้น ๆ เมื่อเกิดข้อผิดพลาดแทนที่จะ raise เพื่อให้ agent อธิบายหรือลองใหม่ได้

*search_tool.py*

```python
"""A LangChain tool that searches Google through the SerpCrypto SERP API."""
import os

import requests
from langchain_core.tools import tool

API_URL = "https://serpcrypto.com/api/v1/search"


@tool
def google_search(query: str, gl: str = "us", hl: str = "en") -> str:
    """Search Google for current information. Returns the top results with title, link and snippet.

    Args:
        query: the search query, as a person would type it.
        gl: two-letter country code of the results, for example us, gb or de.
        hl: language code, for example en, de or pt-BR.
    """
    r = requests.get(
        API_URL,
        params={"q": query, "gl": gl, "hl": hl},
        headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["SERPCRYPTO_API_KEY"]},
        timeout=90,
    )
    if r.status_code != 200:
        return f"Search failed with HTTP {r.status_code}."
    results = r.json().get("organic_results", [])[:5]
    return "\n\n".join(f"{x['title']}\n{x['link']}\n{x.get('snippet', '')}" for x in results) or "No results."
```

## ฉันจะปล่อยให้ agent ตัดสินใจเองว่าเมื่อใดควรค้นหาได้อย่างไร

ส่ง tool ให้กับ `create_agent` ซึ่งมีให้ใช้ตั้งแต่ LangChain 1.0 โมเดลจะอ่านคำอธิบายและเรียก tool เมื่อคำถามต้องการข้อเท็จจริงใหม่ ๆ ตั้งค่า `AGENT_MODEL` เป็นสตริงโมเดลที่บัญชีของคุณรองรับ เช่น `openai:` หรือ `anthropic:` ตามด้วยชื่อโมเดล โมเดลแชตใดก็ได้ที่รองรับ tool calling ใช้ได้

system prompt สำคัญพอ ๆ กับโค้ด การขอให้ agent ค้นหาเฉพาะข้อมูลที่ใหม่กว่าข้อมูลฝึกของมัน และให้อ้างอิงลิงก์ ช่วยให้คำตอบมีหลักฐานรองรับและจำกัดจำนวนการค้นหาที่เสียเงิน

*agent.py*

```python
"""An agent that decides when to search (LangChain 1.0 or later)."""
import os

from langchain.agents import create_agent

from search_tool import google_search

agent = create_agent(
    model=os.environ["AGENT_MODEL"],  # a provider:model string, such as one of your OpenAI or Anthropic models
    tools=[google_search],
    system_prompt="Answer with current facts. Use google_search when you need information newer than your training data, and cite the links you used.",
)

result = agent.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "What changed in Google's search results pages this year?"}]})
print(result["messages"][-1].content)
```

## ฉันจะทำแบบเดียวกันกับ LlamaIndex ได้อย่างไร

เขียนฟังก์ชันธรรมดาพร้อม type hints และ docstring จากนั้นห่อด้วย `FunctionTool.from_defaults` LlamaIndex จะอ่านชื่อ, type hints และ docstring เพื่อสร้าง schema ของ tool เช่นเดียวกับ LangChain เพิ่ม tool นี้ให้ agent ของ LlamaIndex ตัวใดก็ได้ที่รับ list ของ tool

*LlamaIndex FunctionTool*

```python
"""The same search as a LlamaIndex FunctionTool."""
import os

import requests
from llama_index.core.tools import FunctionTool


def google_search(query: str, gl: str = "us", hl: str = "en") -> str:
    """Search Google for current information and return the top results with title, link and snippet."""
    r = requests.get(
        "https://serpcrypto.com/api/v1/search",
        params={"q": query, "gl": gl, "hl": hl},
        headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["SERPCRYPTO_API_KEY"]},
        timeout=90,
    )
    r.raise_for_status()
    results = r.json().get("organic_results", [])[:5]
    return "\n\n".join(f"{x['title']}\n{x['link']}\n{x.get('snippet', '')}" for x in results)


search_tool = FunctionTool.from_defaults(fn=google_search)
# Pass search_tool in the tools list of your LlamaIndex agent.
```

## tool ควรคืน JSON หรือข้อความ

ข้อความ ใน большинстве กรณี โมเดลอ่านข้อความสั้น ๆ ที่มี label ได้ดี และใช้ token น้อยกว่า JSON ที่ซ้อนกัน คืน JSON เฉพาะเมื่อขั้นตอนถัดไปใน chain ของคุณต้อง parse มัน เช่น เพื่อจัดเก็บอันดับ

เก็บลิงก์ไว้ใน output ลิงก์ช่วยให้โมเดลอ้างอิงแหล่งที่มา และช่วยให้คุณตรวจย้อนหลังได้ว่าคำตอบพึ่งพาหน้าใดบ้าง

## ฉันจะควบคุมค่าใช้จ่ายการค้นหาใน agent ได้อย่างไร

ทุก tool call ที่สำเร็จคือหนึ่งเครดิต สามนิสัยช่วยให้จำนวนต่ำ: บอกโมเดลใน system prompt ว่าเมื่อใดไม่ควรค้นหา จำกัดจำนวน tool call ต่อรอบใน agent loop ของคุณ และแคชคำตอบสำหรับคำถามซ้ำในโค้ดของคุณเอง

แพ็ก 100,000 การค้นหา ราคา US$56.25 และ เครดิตการค้นหาแบบเติมเงินไม่มีวันหมดอายุ: คำค้นหาที่ไม่ได้ใช้จะคงอยู่ในบัญชีของคุณจนกว่าคุณจะใช้ ดังนั้นเดือนที่เงียบก็ไม่เสียเปล่า

## คำถามเกี่ยวกับ LangChain

### นี่คือการเชื่อมต่อ LangChain อย่างเป็นทางการหรือไม่

ไม่ใช่ เป็น tool ขนาดเล็กที่สร้างเองบน decorator `@tool` แบบสาธารณะของ LangChain เนื่องจากเป็นโค้ดของคุณ คุณจึงเปลี่ยนรูปแบบ output เพิ่มพารามิเตอร์เช่น `location` หรือ `engine` หรือเพิ่ม tool ที่สองสำหรับ Google News ได้

### tool ค้นหาเมืองเฉพาะได้หรือไม่

ได้ เพิ่มอาร์กิวเมนต์ `location` และส่งเข้าไปใน `params` เขียนเป็น `City, Region, Country` ดู [locations](https://serpcrypto.com/th/docs/locations/) สำหรับรูปแบบและตัวอย่าง

### agent จ่ายเงินสำหรับการค้นหาที่ล้มเหลวหรือไม่

ไม่ 1 เครดิต = 1 คำขอค้นหาที่สำเร็จ ซึ่งคืนผลลัพธ์หนึ่งหน้าบนเอนจินที่รองรับ คำขอที่ล้มเหลวจะไม่ถูกคิดเครดิต tool call ที่เจอ timeout หรือข้อผิดพลาดชั่วคราวจะไม่ใช้เครดิต

### โมเดลใดใช้ tool นี้ได้บ้าง

โมเดลแชตใดก็ได้ที่รองรับ tool calling ใน LangChain หรือ LlamaIndex tool เองเพียงส่งคำขอ HTTPS ดังนั้นจึงไม่ขึ้นกับผู้ให้บริการโมเดล

---

SerpCrypto: SerpCrypto คือ SERP API สำหรับนักพัฒนาและ AI agent ที่ส่งคืนผลการค้นหา Google และ Bing เป็น JSON จ่ายด้วยคริปโตโดยไม่ต้องอัปโหลดบัตรประชาชน เครดิตการค้นหาแบบเติมเงินจาก US$0.30/1K การค้นหา ไม่มีวันหมดอายุ ไม่ต้อง KYC — ไม่ต้องใช้บัตรประชาชน ไม่ต้องเซลฟี่ ไม่ต้องใช้เอกสาร จ่ายด้วยคริปโต