腾讯元宝 AI 大模型新搜索案例架构设计与落地实践 原创 精华

诞生三十余年的“老”搜索，在 AI 时代仍是必争高地，根源在于它与大语言模型（LLM）形成了“彼此成就”的闭环。

对大模型而言，搜索像实时外挂的知识库--补时效、补长尾、拉通垂直领域，显著削弱幻觉；多轮调用后，它已成为大模型落地的标准“氧气”。反过来，大模型把搜索从“给链接、人筛选”的旧范式，推进到“直接生成答案”的新纪元，整条技术栈--理解、召回、排序、呈现--都被重新写了一遍，搜索由此迈入生成式进化快车道。

比如：面对高考志愿填报这类“千人千面”的复杂任务，传统搜索只能丢出一堆链接，让人越看越乱。基于 DeepSearch 做成“AI 高考通”——一个专啃硬骨头的 AI 智能体：

它先用 Agentic RAG 把志愿这件事拆成若干子任务，再循环执行“规划-搜索-阅读-反思”，一口气调度几十个报考工具；最后为每位考生自动生成可落地的志愿表，并给出决策理由。这样，碎片化的分数线、招生计划与个人偏好被整合成一张清晰的“作战图”，彻底告别“搜得到却用不上”的尴尬。

下文我们详细剖析下。

一、AI 大模型搜索技术架构设计演进

1、搜索技术架构设计三次跃迁

搜索技术，正经历一场由“检索”到“思考”的范式革命。这条演进曲线并非线性升级，而是三次结构性的跃迁：

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第一次跃迁，我们称之为“古典检索时代”，关键词触发、倒排召回、多路粗排，一切围绕“把最相关的网页挑出来”。

第二次跃迁，RAG 让大模型第一次介入流程，Function Calling 把实时 API 当作“外挂记忆”，LLM 的总结能力把“链接列表”压缩成“答案段落”。然而，当用户开始提出跨域、多步、需要权衡取舍的复杂问题时，RAG 的单轮式“问-搜-答”显得捉襟见肘。

于是迎来第三次跃迁--Agentic RAG：多 AI 智能体协同，Planning 负责把宏大需求拆成可执行的子任务，Reflection 在每一轮交付后复盘并动态调整策略，强化学习为整个链路注入持续进化的动力。搜索自此不再是“匹配”，而是“解题”。

2、技术挑战和解决方案

为了支撑这一 AI 大模型搜索架构设计的跃迁，搜索全链路的每一环都被重新雕刻，主要技术挑战和解决方案如下：

第一、需求理解：从“分词-纠错-意图分类”到“对话式解析”

技术方案：两阶段 LLM 改写机制。第一阶段用 SFT 在人工标注数据上学习如何把口语化 Prompt 拆成独立、可检索的子问题；第二阶段引入真实检索效果作为奖励信号，通过强化学习让拆解粒度与用户满意度对齐。

场景示例：用户问“烟台大黑山岛有什么特色、周围经济酒店、需要几天玩”，系统实时拆成三条独立 Query，并自动补全省略的地理与时间约束。

第二、索引召回：从“文档”到“知识片段”

粒度下沉：将整篇网页切分为语义完整的 Chunk，构建 Chunk-Level 向量索引；同时保留原文档级索引，形成“双粒度”召回层。

语义增强：引入领域知识精调后的 Embedding，结合 Cross-Encoder 做二次校准，确保高知识密度片段优先曝光。

幻觉抑制：同一事实的多源片段并行召回，交由 LLM 做一致性校验，显著降低空口断言。

第三、生成式精排：从“多模型分目标”到“单模型端到端”

模型底座：13B → 30B → 70B 的生成式 Teacher 在搜索日志、问答对、权威文档上进行持续预训练，获得领域先验。

监督范式：采用 GenFR（Generative Fine-grained Ranking）框架，让模型一次性输出“相关性-权威性-时效性-需求满足度”四维打分，并通过 sentence-level loss 与人工标注对齐。

推理落地：70B Teacher 蒸馏至 0.5B Student，结合 INT8 量化与投机解码，在不牺牲效果的前提下，P99 延迟从 1.2 s 降至 220 ms。

第四、Agentic RAG 的“认知闭环”实现

RL-Based Planner：拆解后的子问题检索完成度、用户点击/停留/满意度，被实时回传为奖励，Policy Network 据此微调下一步拆解策略。

RL-Based Retriever：生成答案后，由 LLM 自检“引用准确率、事实一致性、用户满意度”三重指标，计算 Reward 并回灌到 Embedding 与 Rank 模型，实现“检索-总结-反思”的循环训练。

多智能体协同：Planning Agent、Retrieval Agent、Reflection Agent 通过消息总线共享状态，任务卡片在 Agent 间流转，支持毫秒级抢占与回退，确保复杂任务的容错与收敛。

第五、Function Calling 插件系统--从“静态数据”到“动态工具网络”

插件召排：对数千个 API 做向量化描述，用户 Query 改写后先以向量召回 Top-k 插件，再经轻量级 Rank 模型压缩至 Top-n，确保 token budget 内 100% 召回。

槽位抽取：结合外部知识（节假日、汇率、限行规则）作为先验，Function Calling 模型在 Prompt 中显式注入，降低槽位幻觉。

样本自动构建：给定少量种子 Prompt 与槽位，系统通过双向泛化（prompt→slot、slot→prompt）生成 20× 训练样本，经人工质检后回流模型，两周内即可上线新插件。

第六、面向未来的加速方向

因果推理增强：在排序阶段引入因果图约束，过滤伪相关特征，提升事实准确率。

分布式强化学习：采用异步 Advantage Actor-Critic，训练吞吐提升 3×，单卡即可承载 70B 模型的策略更新。

量子化检索实验：基于 ANN 的 4-bit 量化索引，理论检索延迟 < 50 μs，为高并发实时场景预留性能余量。

搜索的终点不再是“给出十条蓝色链接”，而是成为一个可拆解、可反思、可进化的“问题解决型 AI 智能体”。

总之，2025 年，大模型与实时搜索正式拧成「双螺旋」：大模型需要最新知识，搜索需要模型理解力。智能问答｜自动驾驶｜在线教育｜协同办公｜金融科技等 AI 场景都可以使用 AI 大模型新搜索，帮助企业把搜索成本转成增长杠杆。

从通用大模型到车载 AI 智能体，再到电商导购机器人，「AI 大模型新联网搜索」正在成为 AI 时代的默认数据底盘。

好了，这就是我今天想分享的内容。

本文转载自​​玄姐聊AGI​​  作者：玄姐