AI搜索重构信息获取：从关键词检索到语义问答的范式转变
搜索的第三次革命 第一次革命是Google的PageRank——用链接投票排序网页。第二次革命是移动搜索——随时随地获取信息。第三次革命正在进行——AI驱动的语义搜索，从"给链接"到"给答案"。 AI搜索的技术架构 传统搜索引擎的局限 传统搜索的流程：爬虫索引→关键词匹配→排序→返回结果页。用户需要自己从多个网页中提取需要的信息。这在简单事实查询中效率尚可，但在复杂问题面前力不从心。 AI搜索的架构 用户查询 → 查询理解与改写 → 多源检索（Web+知识库）→ 相关性筛选 → 内容提取 → LLM综合生成 → 引用标注 → 返回答案 查询理解 AI搜索的第一步是理解用户的真实意图： def query_understanding(query, conversation_history): # 1. 意图分类 intent = classify_intent(query) # informational / navigational / transactional / comparative # 2. 查询改写 rewritten = llm.rewrite(query, context=conversation_history) # "最好用的AI模型" → "2026年大语言模型性能对比评测" # 3. 子查询分解 sub_queries = decompose_query(rewritten) # "对比Llama和Qwen" → ["Llama 4性能评测", "Qwen3性能评测", "Llama vs Qwen对比"] return { "intent": intent, "rewritten": rewritten, "sub_queries": sub_queries } 多源检索 AI搜索不限于网页索引，还整合结构化知识库： Web搜索：实时获取最新信息 知识图谱：实体关系查询 计算引擎：数学计算和单位转换 垂直数据源：股票、天气、航班等 内容提取与去重 从多个网页中提取相关段落，去除重复内容： ...
