訓練資料和即時搜尋有什麼不同？
訓練資料是模型在知識截止日之前學習的文本；即時搜尋則是助理在回答時擷取的網路結果。前者凍結在模型中，後者是最新的，但只涵蓋引擎選擇去查的內容。
一則回答可以兩者並用：模型帶入它已知的內容，包括它把哪些品牌和某個類別聯想在一起，而搜尋則根據讀到的內容增加或移除名字。
AI 引擎回答前一定會搜尋嗎？
不一定。OpenAI 的文件說明，和其他工具一樣，模型會根據輸入 Prompt 的內容選擇是否搜尋網路，而在預設設定下，搜尋是可選的（OpenAI API 文件，2026 年 10 月 15 日 查閱）。
在我們評分過的 215 則 ChatGPT 引擎回答樣本中，有 147 則完全沒有搜尋。這些回答點名品牌的比例是 6.1%；有搜尋的回答則是 77.9%。在同樣的問題以兩種方式提問時，差距是 24.1% 對 78.3%（文章）。
實際範例看起來是什麼樣子？
在公開的 Tesla 範例（2026 年 10 月 4 日）中，Claude 回答「What is Tesla?」和「Is Tesla legit?」時，用的是模型原本就知道的內容，沒有引用任何來源：這是訓練資料在發揮作用。
Google AI Overviews 的行為正好相反。它建立在 Google 搜尋之上，回答中都引用了來源：在 25 個買家問題上，youtube.com 20 次、reddit.com 15 次、tesla.com 1 次。憑記憶的回答和靠查詢的回答需要不同的修正。
兩者各自能改變什麼？
依照以下順序，處理您能觸及的部分：
- 查詢，數天到數週：引擎為您的問題擷取的頁面，包括您自己的和第三方的，在它們被重新爬取之後。
- 更正，數週：您自己頁面上的錯誤事實，以及引擎說錯您時所引用頁面上的錯誤事實。
- 新頁面，數個月：回答您類別中還沒有人回答的問題。
- 記憶，要等下一次模型發布：網路描述您的廣度與一致性，只有在更新的模型訓練時才會被吸收。
關於 訓練資料與即時搜尋 的常見問題
新頁面要多久才會出現在 AI 回答中？
對會搜尋的引擎而言，只要頁面被爬取、編入索引，並在真實問題中被擷取，就會出現，這可能需要數天到數週。對憑記憶的回答而言，要等到更新的模型訓練完成。
什麼是知識截止日？
模型之後就沒有訓練資料的日期。廠商會在模型頁面上公布；在此之後的事實只能透過搜尋進入回答。
我可以強迫 ChatGPT 搜尋嗎？
大多數情況下買家做不到；由模型決定。開發者可以透過 API 要求搜尋，但消費者應用程式會自己選擇。
為什麼 AI 描述的是我公司一年前的樣子？
因為回答來自訓練資料，或來自它擷取到的過時頁面。檢查它是否引用了來源；如果有，就修正那些頁面。
相關詞彙
- 大型語言模型（LLM）
大型語言模型（LLM）是以大量文本訓練、用來預測並撰寫語言的 AI 模型，也是 AI 助理中負責撰寫回答的部分。
- 檢索增強生成（RAG）
檢索增強生成（RAG）是一種方法：語言模型先檢索相關文件，再參考這些文件撰寫回答。
- 接地（Grounding）
接地（Grounding）是把 AI 模型的回答連結到外部來源，例如即時搜尋結果，讓它的說法建立在檢索到的內容上，而不只是記憶。
- 查詢扇出
查詢扇出是指 AI 引擎把一個問題拆成數個相關搜尋，再根據所有結果組成回答。
實例：Tesla，公開的 AI 回答，2026 年 10 月 4 日：Proofsource 對 Tesla 的第一次掃描，25 個買家問題和 5 個品牌問題，四個引擎各回答每個問題一次。這是單一品牌的小樣本，僅作為範例，不是基準。
