# 它其实不会上网：把“模型本身”和外面那层工具分开

同一款模型换到别的产品就变了个人，是因为联网、读文件、算数都不是模型的能力，而是外面那层替它做的

> 大模型原理 · 使用技巧 · 约 6 分钟 · 09 月 28 日

## 本篇要点

1. 模型自己不会上网，联网搜索是外面的程序替它做的：先把它的问题变成关键词去搜，再把搜到的网页段落塞进它的上下文，让它照着写。
2. “联网”没有改变模型的本质，只是给它换了一批要读的文字，所以搜来的材料本身有错时，它照样会照着错下去。
3. 同一句问题在不同产品结果不同，一部分原因在于外面那层的设置不同：用不用搜索、用哪家搜索、塞进去多少段落，以及那段你看不到的指令。
4. 搜索功能没打开时，模型通常不会说自己查不了，而是照着训练数据里最像的内容编一段出来。
5. 读文件、算数这些工具同理，都是外部程序处理完之后把结果变成文字交回给模型。
6. 判断该不该开联网，还是看那条分界线：答案在它能拿到的文字里就够用，不在并且涉及最新信息时才需要搜；而联网不负责替你判断搜来的东西对不对。

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上一篇讲到，模型这一次生成时能读到的全部文字叫上下文。上下文里除了你打的那句话，还可能装着几页搜回来的网页片段，以及一段你看不到的应用指令。

这一篇专门讲这两样东西：它们不是模型的一部分，而是别人加在模型外面的工具和指令。把这层分开之后，很多让人困惑的现象会一下子说得通。

先说一个几乎人人都碰过的现象。同样问“最近有什么值得看的电影”，有的产品给你一串片名加评分，有的却回答“我的知识有时间范围，建议你自己去查”。再比如，某款模型在网页版里能查到今天的天气；你把它下载到自己的电脑上跑，它却一口咬定自己不能联网。同一款模型，为什么换了地方就判若两人？

## 你用的其实是两样东西叠在一起

把话说白：你平时打开的那个“AI”，是两层东西叠在一起。

一层是模型本身。它只做一件事——读一段文字，给所有可能的“下一个词”估一个可能性，挑一个接上去，再重复，直到说完。它没有一根线通向外面，没有一个接收器能实时收到新闻。它关于世界的全部知识，来自训练时读过的那批文字，截止到某个时间点。这就是所谓的“知识截止”。

另一层是套在它外面的那个产品：一个界面、一段你看不到的指令（常叫系统提示，规定它用什么身份、什么口吻、能调用哪些功能），以及一组可以被调用的工具。联网搜索就是其中最常被提到的一个。

关键的一句：模型自己不会上网。“联网”是产品用代码在外面替它做的[1][2]。

## “联网”这四个字，实际发生了什么

拿“今天北京天气怎么样”举例，把过程拆成四步：

1. 产品先让模型把你这句话改写成适合搜索引擎的关键词，比如“北京 天气 今天”。
2. 外面的程序拿这组关键词去调用搜索引擎的接口，拿回一批网页链接。
3. 程序再把网页正文抓下来，截出与问题相关的段落。
4. 这些段落被当作新的上下文，和你的原问题一起塞回给模型，让它“照着这些材料写一段回答”。

所以从模型的角度看，所谓联网，就是有人临时在它读的那段文字里加进了几页网页。它干的还是同一件事：接着往下写。别把这想成“模型把网线插进了互联网”。

也正因为如此，它可以搜好几轮：第一轮搜回来觉得不够，换个关键词再搜一轮，直到凑够它认为够用的材料。至于“这题要不要搜”，有的产品让模型自己判断[3][4][5]；有的产品干脆每次都搜，不管你问的是不是今天的天气。

## 由此推出三件要紧的事

**第一，联网只是给它换了一批要读的文字，不保证那批文字是对的。** 搜回来的网页可能是错的、过时的、软文推广；模型也只是把它当材料接着写。它不会因为“上过网”就长出了事实判断力。上一篇那条分界线仍然成立：答案在它读到的文字里，它就照着说；读到的文字本身有问题，它照样会把问题原样放大。

**第二，搜什么、搜到几条、用哪几段，是产品定的，不是你定的。** 同一句问题，两个产品可能用了不同的搜索引擎、截取了不同的段落、塞进不同长度的篇幅，甚至引用的是同一天不同时间的网页。这些差别全部落进上下文，结果自然不同。这就是为什么“同一款模型，换个 App 就变了个人”——模型没变，是外面那层没有做同样的事。

**第三，你能控制的部分，基本就是那个开关。** 开关打开，等于允许程序把你的问题拿去搜索，再把结果塞进上下文；关掉，模型就只能靠训练时读过的东西，加上你已经给它的文字。这也解释了一个常见的误会：让模型“帮我查一下”，如果搜索功能没开，它通常不会告诉你它查不了，而是照着训练数据里最像的那段话编一段出来。它接到的任务始终是“把这段话续下去”，而不是“先确认自己有没有资格回答”。

## 不只是联网这一种工具

同样的道理，也套在读文件和算数上。你上传一份 PDF，程序把里面的文字抽出来塞进上下文——模型不是“打开了你的文件”，而是文件内容被复制进了它这一次能读到的文字里；文件很长、中间被截断时，它看不到的那部分就等于没给过。算数也一样，模型自己做乘法靠的还是“猜下一个词”，位数一多就容易出错；接了计算工具的产品，是把这道算式交给外面的程序跑，再把结果当文字递回来。

## 那我到底该怎么用

把上一篇那条分界线再拿一次：答案在你给的、或者它能拿到的文字里，它就能照着说；不在，它只能猜。

- 让它改写、总结、翻译、整理你已经贴进去的材料：直接问就行，不需要联网。
- 问最新的、跟具体时间地点绑定的东西（今天的天气、刚发布的公告、某个商品现在的价格）：必须联网，而且要真的把搜索打开。
- 问的是稳定不变的知识（一个原理、一段历史、一个概念怎么理解）：靠它训练时读过的内容通常够用，联网反而可能把一批质量参差的网页塞进上下文。

还要提醒一句：联网帮你的，是把资料拿回来，不是替你判断资料对不对。它给出的来源链接，也只是链接。

## 几条边界

不同产品对这套工具的默认设置差别很大，有的默认开、有的默认关、有的只在特定模式下才开，而且这类功能更新很快，所以要以你打开时看到的界面为准，别拿一个产品的印象去推断另一个。自己下载到本地跑的模型，除非你另外装了插件，否则默认就是不能上网的。

最后收一下这三篇的关系：第一篇讲它为什么既擅长改写又会在事实上出错，第二篇讲同一句话为什么时好时坏，这一篇讲它外面那层工具怎么改变它读到的文字。三件事指向同一个机制——它只是一直在读文字、接着写文字。想让答案可靠，就要管好两件事：递给它什么文字，以及自己去哪里核实。

## 术语表

- 大语言模型：只会读一段文字、不断挑下一个词接着写的模型，本身没有联网或感知外界的能力。
- 上下文：模型这一次生成时能看到的全部文字，包括你的问题、之前整段对话、看不见的指令，以及搜回来或上传进来的材料。
- 系统提示：产品预先写好、你看不到的一段指令，用来规定模型以什么身份说话、能调用哪些功能。
- 工具调用：由外面的程序去搜索、算数或读文件，再把结果变成文字交回给模型，模型本身不执行这些动作。

## 来源

1. [火山引擎开发者社区：别再误解大模型联网搜索了 — 说明联网搜索是外部添加的策略，并拆解调用搜索引擎 API 的流程](https://developer.volcengine.com/articles/7485307249238212634)
2. [腾讯云技术百科：什么是大模型联网搜索 — 说明大模型本身无法实时获取信息，联网搜索属于检索增强生成的应用](https://cloud.tencent.com/developer/techpedia/2562)
3. [OpenAI 官方文档：Web search — 说明 web search 是可被模型选择调用的工具](https://developers.openai.com/api/docs/guides/tools-web-search)
4. [Anthropic 官方文档：Web search tool — 说明模型根据提示决定何时搜索，搜索结果进入其上下文](https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/web-search-tool.md)
5. [Google 官方文档：Grounding with Google Search — 说明启用搜索工具后模型自行生成查询并综合回答](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/interactions/google-search)

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原文：https://pangzhengboyin.com/articles/llm-vs-tools-web-search-26773830

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