RAG和联网搜索均通过“检索+生成”模式扩展模型能力，但RAG基于内部知识库（如企业文档），适合专业领域问答；联网搜索实时检索互联网，解决时效性问题（如新闻、股价）。RAG响应快且可控，但数据需手动更新；联网搜索依赖搜索引擎，结果动态但不可控。两者可结合使用，未来趋势是智能切换数据源以兼顾实时性与安全性。

一、以DeepSeek为例，启用或禁用联网搜索时的区别

*Deepseek等LLM，利用其自然语言的理解，提供与人聊天的能力，主要基于其强大的大语言模型（LLM）训练，通过海量文本数据学习语言模式、逻辑推理和知识关联，其聊天能力本质是静态知识+动态搜索的结合。*而联网功能扩展了模型的边界，但需权衡速度与实效性

当启用或禁用联网搜索时，其工作原理、实际过程及结果会有显著区别，具体如下：

1. 原理区别

不启用联网搜索：
仅依赖模型预训练的静态知识库（截至训练数据截止时间，如2023年10月），通过内部参数生成回答，无法获取最新信息或实时数据。
优势：响应速度快，答案风格稳定，适合理论性、常识性问题。
局限：无法回答时效性强的问题（如新闻、股价、最新政策）。
启用联网搜索：
模型会主动调用搜索引擎（如Bing、Google），检索最新网页内容，并结合自身推理能力整合答案。
优势：可提供实时信息，解决动态问题（如“今天北京的天气”）。
局限：响应延迟略高，结果受搜索引擎质量影响，可能包含未验证的噪音信息。

2. 实际过程区别

不联网时：
- 直接解析用户问题，从模型记忆中选择最相关的知识片段生成回答。
- 例如问“量子计算最新进展”，可能回答2023年之前的理论。
联网时：
- 先拆分问题关键词，向搜索引擎发起查询，过滤低质量网页，提取核心信息后重新组织语言。
- 例如问“2024年诺贝尔奖得主”，会实时检索并总结官网或权威媒体报道。

3. 结果差异

对比维度	不联网	联网
时效性	滞后（依赖训练数据）	实时更新
准确性	理论性知识较准	依赖搜索结果，需模型二次验证
回答范围	限于历史知识	可覆盖新闻、行情等动态内容
响应速度	快（无需外部查询）	稍慢（需检索+处理）
适用场景	学术概念、编程、逻辑推理	时事、价格、赛事结果等

4. 技术实现关键

联网搜索的挑战：
- 信息过滤：需排除广告、低质页面，优先选择权威来源（如政府网站、学术论文）。
- 答案合成：模型需将碎片化检索结果整合为连贯回答，避免“复制粘贴”式响应。
- 隐私与安全：默认不记录用户查询历史，且会规避敏感内容（如个人隐私、违法信息）。

二、联网功能与RAG的异同

大模型对话应用的联网搜索和**RAG（检索增强生成）**的核心思想确实非常相似，都是通过“检索+生成”的模式来补充模型的固有知识，但两者的数据源、技术实现和适用场景存在差异。以下从原理、流程、技术细节和实际应用等方面展开详细对比：

1. 核心原理对比

维度	RAG（检索增强生成）	联网搜索
数据源	内部知识库（如企业文档、私有数据库）	公开互联网（如搜索引擎结果）
检索范围	限定于预索引的静态数据	动态、实时更新的全网信息
控制权	完全可控（可定制检索逻辑和知识库）	依赖第三方搜索引擎，结果不可控
典型应用	客服知识库、企业内部问答系统	实时新闻、股价查询、学术文献更新

共同点：
两者均通过“检索→筛选→生成”的流程，将外部信息与模型固有知识结合，解决纯LLM的“知识冻结”问题（即模型无法自我更新知识）。

2. 技术流程详解

(1) RAG的工作流程

检索（Retrieval）：
- 用户提问后，系统使用嵌入模型（如BERT、OpenAI Embeddings）将问题转换为向量。
- 在预构建的向量数据库（如FAISS、Milvus）中搜索相似度最高的文档片段。
- 示例：问“公司年假政策”，检索内部HR文档中的相关段落。
增强（Augmentation）：
- 将检索到的文档片段作为“上下文”插入到LLM的输入提示（Prompt）中。
- Prompt模板：
```
根据以下信息回答问题：  
[检索到的文档内容]  
问题：[用户提问]  
```
生成（Generation）：
- LLM基于上下文生成最终回答，需避免“幻觉”（即编造不存在的内容）。
- 技术难点：如何平衡检索结果的权重与模型自身知识。

(2) 联网搜索的工作流程

查询扩展（Query Expansion）：
- 模型先解析用户问题，生成更适合搜索引擎的关键词（如将“AI最新进展”扩展为“2024年人工智能领域突破性论文”）。
- 技术：可能使用小模型（如T5）优化查询语句。
动态检索（Dynamic Retrieval）：
- 调用搜索引擎API（如Google Search、Bing）获取实时结果，通常限制为前10-20条网页。
- 过滤机制：
  - 排除低质量来源（如广告、内容农场）。
  - 优先选择权威站点（政府、学术期刊、知名媒体）。
信息整合（Integration）：
- 对检索结果进行摘要提取、去重和矛盾验证（如不同来源对同一事件的描述冲突时，标记“存在争议”）。
- 示例：问“iPhone 15发热问题”，可能总结多个科技论坛和苹果官方声明的共性结论。
生成回答：
- LLM将加工后的检索内容与自身知识结合，生成连贯回答。
- 挑战：需避免直接复制粘贴，保持语言风格一致性。