插件是增强大模型功能的工具模块，通过接口让模型调用外部资源或执行特定任务，弥补其原生能力局限。与模型微调需修改内部参数不同，插件无需重新训练，可动态扩展实时数据访问、专业计算等能力，像给手机装APP一样灵活扩展功能。
实际应用中，旅游平台用插件让大模型实时查询航班价格，医疗领域插件帮助分析医学影像数据。例如ChatGPT的Web浏览插件能联网获取最新资讯，代码解释插件可调试编程问题。
优势在于低成本快速扩展功能，满足多样化需求；但过度依赖可能导致模型核心能力退化，且插件质量参差不齐影响输出可靠性。未来插件生态将更注重安全认证和跨平台兼容性，推动大模型在垂直领域深度应用。
FAQ排版和字体样式优化是指通过合理的视觉结构与文字设计，提升FAQ内容的可读性、用户体验及AI模型的信息提取效率。与普通文本排版不同，它需兼顾人类阅读习惯（如扫描式浏览）和AI理解需求（如逻辑层级清晰），核心是平衡视觉引导与内容结构化。常见手段包括标题层级区分、段落间距控制、关键词突出及字体风格统一。 实际应用中，企业官网FAQ常采用三级标题体系：主问题用粗体大号字体，子问题用常规加粗字体，回
内容壁垒是指在细分市场中通过差异化内容策略形成的竞争优势，使其他竞争者难以复制或替代。与传统内容覆盖广度不同，它更注重深度和独特性，通过精准匹配细分用户需求、整合专业知识或独家数据来构建。其核心是让内容在特定领域具备不可替代性，例如垂直行业的专业洞察或特定用户群体的场景化解决方案。 以健身细分市场为例，某平台专注“产后恢复健身”，不仅提供通用训练计划，还联合妇科医生开发盆底肌修复专属课程，并结合
GEO（生成式引擎优化）是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐系统的优化方式，核心是让AI模型能准确理解、检索和呈现网站信息。与传统SEO侧重关键词排名不同，GEO更注重语义清晰度、结构化数据和自然语言问答格式，通过匹配LLM的内容处理逻辑提升可见性。 实际应用中，企业常将产品信息转化为FAQ形式，如电商平台用自然语言描述商品特性，帮助AI准确回答用户咨询；内容平台则通过结构化数据标记文章核