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。