這個題目 「從搜尋到生成：AI/GAI跨域整合的實作探索」 聽起來很大，但如果用在課程專案或研究，可以聚焦成以下內容：

研究/實作核心

搜尋 (AI 傳統技術)：以 搜尋演算法 (如 DFS、BFS、A*、局部搜尋、基因演算法等) 處理 組合優化/決策問題。

生成 (GAI 新興技術)：利用 生成式模型 (如 LLM、文本生成、影像生成) 來輔助搜尋過程，或產生解釋、展示結果。

可能的實作架構

AI 搜尋模組

實作 3-SAT、TSP、Maze Solver 等經典問題

使用不同演算法比較效能（解答品質、運行時間、擴展節點數等）

GAI 輔助模組

讓生成式 AI 解釋搜尋過程（例如把解題步驟轉成自然語言敘述）

用 GAI 自動生成實驗報告摘要 或 可視化圖表的說明文字

若偏創意，可讓 GAI 生成新測資 或 生成迷宮地圖/挑戰

跨域整合案例

用搜尋演算法找到解 → 再交給 GAI 把結果「翻譯」成容易理解的文字或圖像。

例如：

TSP → AI 找到最佳路線 → GAI 幫你生成「旅行故事」或「行程建議」

迷宮 → AI 找到最短路徑 → GAI 幫你生成「冒險敘事」或「地圖解說」

預期貢獻

展示 傳統 AI 與生成式 AI 的互補性

提供 效能數據 (AI 部分) + 易讀化輸出 (GAI 部分)

探索 AI/GAI 整合在教育、可解釋性、使用者互動上的潛力