誕生三十余年的“老”搜索，在 AI 時代仍是必爭高地，根源在于它與大語言模型（LLM）形成了“彼此成就”的閉環。

對大模型而言，搜索像實時外掛的知識庫--補時效、補長尾、拉通垂直領域，顯著削弱幻覺；多輪調用后，它已成為大模型落地的標準“氧氣”。反過來，大模型把搜索從“給鏈接、人篩選”的舊范式，推進到“直接生成答案”的新紀元，整條技術棧--理解、召回、排序、呈現--都被重新寫了一遍，搜索由此邁入生成式進化快車道。

比如：面對高考志愿填報這類“千人千面”的復雜任務，傳統搜索只能丟出一堆鏈接，讓人越看越亂。基于 DeepSearch 做成“AI 高考通”——一個專啃硬骨頭的 AI 智能體：

它先用 Agentic RAG 把志愿這件事拆成若干子任務，再循環執行“規劃-搜索-閱讀-反思”，一口氣調度幾十個報考工具；最后為每位考生自動生成可落地的志愿表，并給出決策理由。這樣，碎片化的分數線、招生計劃與個人偏好被整合成一張清晰的“作戰圖”，徹底告別“搜得到卻用不上”的尷尬。

下文我們詳細剖析下。

一、AI 大模型搜索技術架構設計演進

1、搜索技術架構設計三次躍遷

搜索技術，正經歷一場由“檢索”到“思考”的范式革命。這條演進曲線并非線性升級，而是三次結構性的躍遷：

圖片

第一次躍遷，我們稱之為“古典檢索時代”，關鍵詞觸發、倒排召回、多路粗排，一切圍繞“把最相關的網頁挑出來”。

第二次躍遷，RAG 讓大模型第一次介入流程，Function Calling 把實時 API 當作“外掛記憶”，LLM 的總結能力把“鏈接列表”壓縮成“答案段落”。然而，當用戶開始提出跨域、多步、需要權衡取舍的復雜問題時，RAG 的單輪式“問-搜-答”顯得捉襟見肘。

于是迎來第三次躍遷--Agentic RAG：多 AI 智能體協同，Planning 負責把宏大需求拆成可執行的子任務，Reflection 在每一輪交付后復盤并動態調整策略，強化學習為整個鏈路注入持續進化的動力。搜索自此不再是“匹配”，而是“解題”。

2、技術挑戰和解決方案

為了支撐這一 AI 大模型搜索架構設計的躍遷，搜索全鏈路的每一環都被重新雕刻，主要技術挑戰和解決方案如下：

第一、需求理解：從“分詞-糾錯-意圖分類”到“對話式解析”

技術方案：兩階段 LLM 改寫機制。第一階段用 SFT 在人工標注數據上學習如何把口語化 Prompt 拆成獨立、可檢索的子問題；第二階段引入真實檢索效果作為獎勵信號，通過強化學習讓拆解粒度與用戶滿意度對齊。

場景示例：用戶問“煙臺大黑山島有什么特色、周圍經濟酒店、需要幾天玩”，系統實時拆成三條獨立 Query，并自動補全省略的地理與時間約束。

第二、索引召回：從“文檔”到“知識片段”

粒度下沉：將整篇網頁切分為語義完整的 Chunk，構建 Chunk-Level 向量索引；同時保留原文檔級索引，形成“雙粒度”召回層。

語義增強：引入領域知識精調后的 Embedding，結合 Cross-Encoder 做二次校準，確保高知識密度片段優先曝光。

幻覺抑制：同一事實的多源片段并行召回，交由 LLM 做一致性校驗，顯著降低空口斷言。

第三、生成式精排：從“多模型分目標”到“單模型端到端”

模型底座：13B → 30B → 70B 的生成式 Teacher 在搜索日志、問答對、權威文檔上進行持續預訓練，獲得領域先驗。

監督范式：采用 GenFR（Generative Fine-grained Ranking）框架，讓模型一次性輸出“相關性-權威性-時效性-需求滿足度”四維打分，并通過 sentence-level loss 與人工標注對齊。

推理落地：70B Teacher 蒸餾至 0.5B Student，結合 INT8 量化與投機解碼，在不犧牲效果的前提下，P99 延遲從 1.2 s 降至 220 ms。

第四、Agentic RAG 的“認知閉環”實現

RL-Based Planner：拆解后的子問題檢索完成度、用戶點擊/停留/滿意度，被實時回傳為獎勵，Policy Network 據此微調下一步拆解策略。

RL-Based Retriever：生成答案后，由 LLM 自檢“引用準確率、事實一致性、用戶滿意度”三重指標，計算 Reward 并回灌到 Embedding 與 Rank 模型，實現“檢索-總結-反思”的循環訓練。

多智能體協同：Planning Agent、Retrieval Agent、Reflection Agent 通過消息總線共享狀態，任務卡片在 Agent 間流轉，支持毫秒級搶占與回退，確保復雜任務的容錯與收斂。

第五、Function Calling 插件系統--從“靜態數據”到“動態工具網絡”

插件召排：對數千個 API 做向量化描述，用戶 Query 改寫后先以向量召回 Top-k 插件，再經輕量級 Rank 模型壓縮至 Top-n，確保 token budget 內 100% 召回。

槽位抽取：結合外部知識（節假日、匯率、限行規則）作為先驗，Function Calling 模型在 Prompt 中顯式注入，降低槽位幻覺。

樣本自動構建：給定少量種子 Prompt 與槽位，系統通過雙向泛化（prompt→slot、slot→prompt）生成 20× 訓練樣本，經人工質檢后回流模型，兩周內即可上線新插件。

第六、面向未來的加速方向

因果推理增強：在排序階段引入因果圖約束，過濾偽相關特征，提升事實準確率。

分布式強化學習：采用異步 Advantage Actor-Critic，訓練吞吐提升 3×，單卡即可承載 70B 模型的策略更新。

量子化檢索實驗：基于 ANN 的 4-bit 量化索引，理論檢索延遲 < 50 μs，為高并發實時場景預留性能余量。

搜索的終點不再是“給出十條藍色鏈接”，而是成為一個可拆解、可反思、可進化的“問題解決型 AI 智能體”。

總之，2025 年，大模型與實時搜索正式擰成「雙螺旋」：大模型需要最新知識，搜索需要模型理解力。智能問答｜自動駕駛｜在線教育｜協同辦公｜金融科技等 AI 場景都可以使用 AI 大模型新搜索，幫助企業把搜索成本轉成增長杠桿。

從通用大模型到車載 AI 智能體，再到電商導購機器人，「AI 大模型新聯網搜索」正在成為 AI 時代的默認數據底盤。

好了，這就是我今天想分享的內容。

本文轉載自??玄姐聊AGI??  作者：玄姐