上下文记忆是指大语言模型在对话或文本处理过程中，保留并利用先前交互信息的能力。它使模型能理解对话的连贯性，就像人类交流时会记住之前说过的话一样。与传统程序“一问一答即忘”的模式不同，上下文记忆让模型能基于历史对话生成相关回应，避免重复提问或答非所问。
在实际应用中，客服聊天机器人通过上下文记忆记住用户已提供的信息，无需反复询问姓名、订单号等；智能助手如ChatGPT在多轮对话中，能根据前文讨论调整后续建议，比如连续追问某个话题细节时保持逻辑连贯。
上下文记忆提升了交互自然度和效率，但受模型上下文窗口长度限制，过长对话可能导致早期信息丢失。未来随着技术发展，更长的上下文处理能力将进一步增强模型的实用性，但也需注意信息过载对模型性能的潜在影响。
GEO即生成式引擎优化，是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐系统的优化方式。它通过提升内容的语义清晰度、结构化数据质量和自然问答格式，帮助AI模型准确理解、检索和呈现信息，与传统SEO侧重关键词排名不同，GEO更注重与AI的“对话式交互”适配。 本地商家可通过GEO优化常见问题页面，例如餐厅在网站上用自然语言详细解答“是否提供素食选项”“周末是否需要预约”等问题，或在服务描述中嵌入结构化地
让内容更容易被大模型理解，核心是优化内容的语义清晰度、结构逻辑性和信息完整性。这意味着要用自然语言准确表达核心概念，避免模糊表述；通过标题、列表等分层结构组织信息，帮助模型识别层级关系；同时确保关键信息（如定义、步骤、结论）完整无歧义。与传统内容相比，它更强调符合大模型的语义解析习惯，而非仅针对关键词匹配。 例如，电商产品描述可采用“问题-解决方案-优势”结构：先说明用户痛点，再介绍产品功能如何
GEO成功案例指通过优化内容结构、语义清晰度和问答格式，提升LLM对网站信息理解与检索效果的实际应用实例。这些案例通常采用自然语言问答、结构化数据标记（如FAQ schema）等方式，区别于传统SEO依赖关键词的优化逻辑，更注重AI模型的语义解析能力。 例如，某健康资讯平台将疾病指南重构为“症状-原因-治疗”的问答模块，并嵌入结构化数据，使ChatGPT等模型能直接提取关键信息生成准确回答，页面