〇 分享简介 〇

人类所做的所有事情本质上都在信息知识打交道，获取信息，对信息理解，基于理解再进行决策，因此，如何有效的获取信息和知识是人们最广泛的基本需求，而智能搜索技术一直在致力于解决这个问题帮助人们更高效的获取信息和知识，搜索引擎技术也从最初的关键词检索，发展到基于深度用户需求理解和语义理解，再到智能助手形态，在大模型时代下，智能搜索技术从关键词交互进化到自然语言对话交互，从信息检索进化到知识深度总结，全新一代的智能搜索正在诞生，同时，搜索是大模型最强的应用场景，也是未来通向AGI的必经之路。

技术分析从用户背后的基本需求出发，引出搜索引擎技术的要解决的问题和商业价值，大模型的技术发展的角度是当下搜索引擎技术整体AGI趋势。

本次分享搜索引擎背后的自然语言理解技术，搜索核心算法相关技术和问题，大模型下搜索的新交互形态；智能助手的关键技术以及在智能搜索场景应用实践，并对当前大模型技术做一个详细的技术洞察分析；对于行业基于大模型技术构建下一代智能搜索将让参会者见到智能搜索引擎技术挑战和机遇的攻破、面对。

〇 分享收益 〇

目标：

1.搜索引擎的行业发展，当前核心问题以及背后需求分析

2.搜索引擎背后的自然语言理解技术和搜索核心算法技术

3.搜索新交互形态：智能助手关键技术和问题

4.大模型智能搜索技术和难点问题

成功（或教训）要点：

1.技术演进背后的驱动力是创新的关键点

2.搜索引擎背后的自然语言理解技术是最重要的支撑技术

3.对话式交互是新一代搜索引擎在交互层面的显著提升，也是最自然和表达能力最强的交互方式

4.大模型在下一代智能搜索的成功关键在于超强的长上下文对话语义理解能力和直接生成答案的文本总结能力。

启示：

1.AI搜索是大模型最强应用场景，也是通往AGI的必经之路

2.大模型技术的最终目标一定是为了更好更高效的解决应用场景问题，跑通最典型的场景并形成数据闭环才能成功，而最大的场景就是搜索。

3.下一代搜索一定是基于大模型底座的能拟人交互的AGI助理。

〇 分享亮点 〇

1.搜索引擎的历史和发展现状

1.1 用户需求和核心问题分析

1.2 价值和行业发展

1.3 技术演进概述

2.搜索引擎关键技术

2.1 搜索核心系统架构

2.2 自然语言理解

2.3 用户理解

2.4 用户交互

2.5 搜索相关性

2.6 问题难点和挑战

3.搜索新交互形态：智能助手关键技术和问题

3.1 技术背景

3.2 对话式AI算法架构

3.3 对话理解和对话管理

3.4 混合检索技术

3.5 对话生成

3.6 问题难点和挑战

4.大模型智能搜索技术

4.1 大模型技术洞察

4.2 大模型智能搜索技术架构

4.3 答案总结和相关推荐

4.4 安全：毒性，偏见等

4.4 幻觉问题

4.5 未来技术挑战

5.方法论分享和QA