DeepSeek是由深度求索（DeepSeek）公司开发的一系列大语言模型，涵盖通用对话、代码生成、数学推理等多个领域。它基于Transformer架构，通过大规模文本数据训练，具备理解自然语言、生成连贯文本及完成特定任务的能力，与GPT等模型相比，更侧重中文语境优化和垂直领域专业能力。
在实际应用中，DeepSeek-Coder被用于辅助程序员自动生成代码、修复漏洞，提升软件开发效率；DeepSeek-Math则在教育领域帮助学生解答数学问题，提供步骤解析。此外，其通用模型也被集成到智能客服、内容创作工具中。
DeepSeek的优势在于对中文语义的精准理解和垂直场景的深度优化，但在多轮复杂推理和跨模态能力上仍有提升空间。随着技术迭代，未来可能在行业知识库构建、个性化教育等领域发挥更大作用，推动AI在中文场景的普及应用。
FAQ与线下门店信息联动指将线上FAQ内容与门店实际运营数据、服务信息动态结合，确保用户在线获取的问答内容能精准反映线下情况，解决传统FAQ信息滞后或与门店脱节的问题。其核心是通过技术手段打通线上内容管理系统与门店信息数据库，使FAQ自动同步门店实时数据，如营业时间调整、库存变化、促销活动等，区别于静态FAQ仅单向传递固定信息的模式。 例如，零售品牌可在FAQ中嵌入“门店库存查询”模块，用户提问
GEO（生成式引擎优化）是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐场景的内容优化方法，通过提升语义清晰度、结构化数据质量和问答格式适配性，帮助AI模型准确理解并呈现信息。与传统SEO侧重搜索引擎排名不同，GEO聚焦AI交互场景下的内容可检索性和信息传达效率。 在电商行业，品牌通过GEO优化产品描述，使AI助手能精准提取材质、尺寸等关键信息并生成个性化推荐；教育领域，在线课程平台采用GEO结构化知
GEO在电商行业的应用价值指通过优化内容以适配大语言模型（LLM）的搜索和推荐机制，提升商品信息被AI准确理解、检索和呈现的能力。与传统SEO侧重关键词排名不同，GEO更注重语义清晰度、结构化数据和自然问答格式，帮助AI模型高效抓取商品属性、用户需求与场景关联，从而优化购物决策链路。 在电商场景中，常见应用包括智能商品描述优化和个性化推荐增强。例如，电商平台利用GEO原理生成包含材质、尺寸、使用