函数调用是指大语言模型（LLM）在处理用户请求时，主动调用外部工具或API来获取信息、执行操作的能力。与模型仅依赖内部训练数据生成回答不同，函数调用使LLM能连接外部系统，将复杂任务拆解为可执行步骤，通过调用工具获取实时数据或完成特定功能后，再整理结果生成最终回答。
例如，用户询问“北京明天天气如何”，LLM可调用天气API获取实时气象数据；在金融领域，模型能调用股票接口查询实时股价并计算涨跌幅。常见应用场景还包括数据分析工具调用（如用Python处理Excel）、预订系统对接等，工具如OpenAI的Function Calling API、LangChain框架均支持此功能。
优势在于突破模型知识时效性限制，增强任务执行能力；但依赖外部工具稳定性，且需严格定义函数参数避免错误调用。未来可能向多工具协同调用、自动优化调用逻辑发展，推动LLM从信息生成向实际任务处理拓展，但需注意数据安全与接口权限管理。
对话系统是一种能与人类通过自然语言进行交互的人工智能系统，它通过理解用户输入、生成有逻辑的回应来模拟真实对话。与传统命令式交互（如搜索引擎关键词查询）不同，对话系统支持上下文连贯的多轮交流，能处理模糊指令并提供个性化反馈。其核心技术包括自然语言理解（NLU）、对话管理和自然语言生成（NLG）。 在实际应用中，智能客服是常见场景，如电商平台的聊天机器人可24小时解答订单查询、售后问题；智能助手如
预测指导未来多渠道运营是指通过数据分析、机器学习等技术，基于历史数据和实时趋势预测用户行为、市场需求及渠道效果，从而优化跨平台（如社交媒体、电商、邮件等）运营策略的过程。与传统经验驱动运营不同，它强调用数据洞察替代主观判断，实现资源精准分配和动态调整。 例如，零售企业可通过预测模型分析各渠道用户转化率、客单价等指标，提前调整社交媒体广告投放预算和电商平台促销活动；内容平台则能依据用户兴趣预测，在
未来搜索不会完全依赖AI，而是呈现AI与传统搜索技术融合的趋势。AI在语义理解、个性化推荐和多模态处理上优势显著，能解析复杂查询并生成自然语言回答；传统搜索则在信息客观性、实时性和透明度上不可替代。二者将形成互补，AI负责提升搜索效率与体验，传统技术确保信息准确性和可验证性。 例如，用户查询“2024年奥运会举办地”时，AI可快速生成答案并补充赛事亮点，而背后依赖传统搜索引擎对官方网站信息的实时