大型语言模型（LLM）集成到搜索引擎中，以改进对查询的理解、结果的排名和信息的呈现方式。 总体而言，LLM 处理自然语言输入，以更好地理解用户意图、生成或优化内容并增强整体搜索体验。 与传统的基于关键字的系统不同，LLM 分析单词之间的上下文和关系，使其能够处理模糊的查询、重新表述问题以使其更清晰，甚至可以预测用户接下来可能需要什么。
一个关键应用是查询理解和扩展。 例如，Google 基于 BERT 的模型通过分析整个句子结构而不是单个关键字来帮助解释复杂或会话式查询。 如果用户搜索“如何修理无法保持气体的自行车轮胎”，LLM 会识别核心意图（修理被刺破的轮胎）并将其映射到相关内容，即使页面没有明确提及“无法保持气体”。 LLM 还可以通过预测训练数据中模式的可能后续问题，建议相关查询或自动完成搜索词。 这减少了用户意图和搜索结果之间的不匹配。
另一个用例是内容生成和摘要。 例如，Bing 集成了 GPT-4，通过综合来自多个来源的信息来生成直接答案，这些答案会显示为精选摘要或内联回复。 这避免了用户点击页面来获取简单的事实（例如，“法国的首都是什么？”）。 LLM 还通过评估文档与查询的语义相关性来改进排名算法。 例如，搜索“Python 中最佳的错误处理实践”可能会优先考虑讨论特定异常层次结构的文章，即使这些确切的关键字不存在。 这是通过将查询的嵌入（含义的向量表示）与索引文档的嵌入进行比较来实现的。
最后，LLM 可以实现个性化。 通过分析用户的搜索历史记录或行为，他们可以调整结果以匹配技术专业知识 - 例如，优先处理开发人员的 Stack Overflow 线程或工程师的官方文档。 但是，这需要平衡相关性和隐私，因为大多数系统都会匿名化数据以避免存储个人身份信息。 虽然 LLM 可以增强搜索引擎，但仍然存在挑战，例如避免幻觉（不正确的生成内容）并确保效率，因为对海量索引进行实时推理需要优化的模型架构和基础设施。