告别信息过载：大模型驱动的搜索与推荐，精准定位用户需求

大模型搜索引擎和大模型推荐，是搜索推荐的未来发展方向。

从传统搜索的大海捞针到AI搜索的精确寻找，大模型搜索正成为大模型技术落地最明确、用户痛点最清晰的应用场景之一。

传统搜索引擎，不只是十条、二十条链接的罗列，而是如恒河沙数般数不清的天文数字信息，其中夹杂着大量无用信息、虚假信息、广告信息，泥沙俱下，让用户难以适从。用户需要花费越来越多的时间与精力，在海量信息中搜寻真正有用的内容。

很多时候，用户期待的只是一个简单的回答。

使用AI搜索时，用户可以用更模糊、更自然的语言提出自己的问题，而搜索引擎给出的答案却会更加准确和全面。

同时，针对大模型经常出现的“一本正经胡说八道”“信息真伪难辨”等问题，大模型搜索这一应用场景也能够极好地将其规避，通过链接溯源，让AI每一个结论都下得“有理有据”。

搜索和推荐模型如何从大模型中取长补短，从而优化用户体验？欢迎关注DataFunCon2024北京站线下大会的大模型驱动搜索与推荐论坛。

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