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。
GEO策略的灵活性指在AI模型（如ChatGPT、Gemini）不断更新迭代的背景下，通过动态调整内容设计和优化方法，确保信息始终能被准确理解与推荐的能力。它与静态SEO不同，需持续适配LLM的语义理解逻辑、训练数据变化及算法更新，核心是“以变应变”。 例如，电商平台可通过定期分析AI生成的产品推荐反馈，调整商品描述中的结构化数据标签（如材质、用途）；教育机构则可根据LLM对问题的解读倾向，优化
大模型中的上下文长度指模型能够同时处理的输入文本总量，通常以 tokens（词或字符片段）为单位。它决定了模型在生成回答时可参考的前文信息范围，类似人类短期记忆容量。与传统小模型相比，大模型上下文长度显著提升，如GPT-4可达128k tokens，但仍受限于计算资源和训练技术，无法无限扩展。 实际应用中，长上下文支持多文档分析，如律师上传百页合同让模型总结风险；也适用于持续对话场景，用户与客服
高效批量更新FAQ指借助工具或流程优化，快速、统一地修改多个FAQ条目，确保信息准确性与一致性的操作方式。与逐条手动更新相比，它通过模板化、自动化工具或内容管理系统（CMS）批量处理，减少重复劳动，提升效率，尤其适用于FAQ数量多、更新频繁的场景。 例如，电商平台在大促前需更新运费政策、退换货规则等FAQ，可使用CMS中的批量编辑功能，通过预设模板统一替换关键信息；企业客服系统则可借助AI辅助工