AI理解用户问题主要通过自然语言处理（NLP）技术，核心是将人类语言转化为机器可解析的结构化信息。它首先对问题进行分词、词性标注等基础处理，再通过语义理解模型（如Transformer架构）捕捉上下文逻辑和意图，而非简单匹配关键词。与传统搜索引擎依赖关键词不同，AI能识别同义词、多义词和复杂句式，甚至推断隐含需求。
例如，当用户问“最近天气冷，适合去哪旅游？”时，AI会先识别“天气冷”是条件，“旅游地点推荐”是核心需求，再结合实时天气数据和旅游知识库给出答案。在智能客服场景中，AI能理解“我的订单怎么还没到”这类问题背后的“查询物流状态”意图，并自动调取对应信息。
其优势在于提升交互自然度和准确性，尤其适合复杂问题处理。但局限性包括对模糊问题或新兴词汇的理解能力不足，可能受训练数据偏见影响。未来随着多模态理解和上下文记忆能力增强，AI将更精准把握用户深层需求，但需注意数据隐私和算法透明度以避免误解风险。
参数量指的是大型语言模型（LLM）中包含的参数总数，这些参数是模型通过训练学习到的知识和语言规律的数字化表示。它相当于模型的“记忆容量”，直接影响模型理解和生成文本的能力。参数量越大，模型通常能处理更复杂的任务和更细微的语义差异，但与传统软件的代码量不同，参数量不直接对应程序复杂度，而是反映模型的学习潜力。 以常见模型为例，GPT-3参数量约1750亿，能生成连贯的长文本并完成翻译、编程等任务；
评估不同答案的点击表现是指通过量化指标分析用户对AI生成或推荐答案的点击行为，以判断内容吸引力和相关性。与传统SEO的点击率（CTR）评估类似，但更关注AI交互场景下的用户意图匹配度，需结合上下文理解、答案准确性等深层因素。 例如，在智能客服系统中，可对比不同话术模板的点击转化率，优先保留用户选择率高的答案；在LLM搜索引擎中，通过A/B测试比较同类问题不同回答的点击数据，优化结果排序逻辑。
构建FAQ内容体系是指围绕用户潜在问题，系统规划问题分类、答案结构及内容更新机制的过程。它不同于零散问答，强调逻辑性（如按用户旅程或主题分组）、全面性（覆盖核心需求与边缘疑问）和一致性（统一语言风格与信息深度），确保用户高效获取信息。 实践中，电商平台常按“购物流程-售后政策-商品细节”分类FAQ，如京东的“订单查询”“退换货说明”板块；SaaS工具则侧重功能说明，如Figma的FAQ分“账号管