GPT-6 Astra 網路搜尋 vs 檔案搜尋：你該使用哪一種檢索工具？

網路搜尋與檔案搜尋都能讓 GPT-6 Astra 獲取超越其訓練知識的資訊，但它們解決的是不同的檢索問題。網路搜尋探索當前的公開資訊，而檔案搜尋則從你準備並控制的向量儲存庫中進行檢索。兩者之間的選擇，與其說是哪個工具「更好」，不如說是取決於資料來源的擁有者、資訊更新的速度，以及答案需要呈現何種證據。

一句話決策

使用 網頁搜尋 查詢當前公開事實；使用 檔案搜尋 查詢受管轄的內部或精選知識；當任務需要調和外部世界與組織規則時，兩者並用。

GPT-6 Astra 的網路搜尋運作方式

在 Responses API 中，新增了託管的 web_search 工具。模型可以自行判斷何時需要搜尋，並將最新的來源資訊融入其回答中。

const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-6-astra",
  工具：[{
    type: "網頁搜尋",
    filters: {
      allowed_domains: ["developers.openai.com", "platform.openai.com"]
    }
  }],
  包含： ["web_search_call.action.sources"],
  input: "總結目前官方對 Responses API 串流的指引。"
});

網域篩選是一種治理輔助工具。目前的 Responses API 文件允許最多 100 個允許網域和 100 個封鎖網域；網域條目省略了協定。允許清單對於合規、醫療、法律或技術研究非常有用，在這些領域中，廣泛的網路結果不如一組狹義的主要來源有價值。

上面的 include 欄位會回傳搜尋動作所查閱的完整 URL 清單。該清單可能比最終文本中選用的較小引用集合還要大。當可稽核性重要時，請儲存來源元資料，但不要假設某個引用能證明生成段落中的每個子句。您的使用者介面應清楚呈現來源與主張之間的關聯。

當網路搜尋勝出時

選擇它用於發行說明、市場變動、公共法規、活動時程、產品供應情況以及其他時效性重要的事實。當使用者明確要求可開啟的來源時，此選項也相當實用。

網路搜尋並非存取私人內部網路的方式，也無法保證每個來源都具有權威性。請盡可能限制搜尋網域、要求提供原始來源，並驗證重大主張。

檔案搜尋的運作方式

檔案搜尋是一個由向量儲存庫支援的託管式 Responses API 工具。您首先建立一個向量儲存庫、上傳檔案，並將其附加，以便 OpenAI 能夠處理內容。接著，一個請求會提供一個或多個向量儲存庫 ID。

= await client.responses.create({
  model: "gpt-6-astra",
  tools: [{
    type: "file_search",
    vector_store_ids: ["vs_company_handbook"],
    max_num_results: 8,
    filters: {
      type: "eq",
      key: "部門",
      value: "支援"
    }
  }],
  include: ["file_search_call.results"],
  input: "我們企業事件的升級政策是什麼？"
});

元數據篩選器可將檢索範圍限制在相關子集內，例如地區、部門、文件版本或出版年份。max_num_results 是在精確度、延遲與上下文之間的權衡：數量過少可能遺漏關鍵證據，過多則可能增加雜訊。請使用真實問題與標記的預期來源進行評估。