随着数据量激增，传统搜索引擎面临语义模糊、交互僵化等挑战。本文提出基于大语言模型（LLMs）的对话式搜索引擎，通过混合检索架构（关键词+语义理解+对话管理）与检索增强生成（RAG）技术，解决语义鸿沟与多轮对话难题。国内研究聚焦中文场景优化（如DeepSeek-R1的意图识别），国外则以GPT-4o跨模态技术领先。系统集成Kimi、Exa等工具，实现搜索效率与准确性的双重提升，推动搜索服务向主动理解转型。

本文提出了一种规避AI检测的学术文本重塑方法。作者利用8年经验，通过句法变形和语义重组，实现人本化文本特征植入。该方法结合跨平台AGI检测引擎逆向分析和学术写作人类认知轨迹还原技术，使文本能通过Turnitin/GPTZero等检测工具。流程包括预检测、风险热图、分层处理、痕迹消除和反检测验证，目标是降低相似度至15%以下，提高人工率至85%以上。通过实际检测平台和工具优化Prompt，成功降低AI检测风险。