大型語言模型 vs 傳統搜尋（LLM vs traditional search）

傳統搜尋引擎做的是「找」，大型語言模型做的是「寫」。你在搜尋框打進關鍵字，得到的是一串照相關性排序的連結，指向別人寫的網頁——讀和統整還是得你自己來。你拿同樣的問題問大型語言模型，它會用自己的話寫出一個直接的答案，替你省下一頁頁點開的功夫，卻也把資訊的出處藏了起來。

這個差別其實很深。搜尋是把現成的文件取出來，再依相關性排序，所以它給的答案有個你查得到的出處。大型語言模型則是從訓練中的規律生成新文字，因此某句話背後並沒有一個來源網頁，而且它可能講得很有把握卻是錯的。許多現代系統把兩者結合起來：模型先去搜尋，再根據找到的內容寫出有依據的答案。