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。
上下文长度指模型一次能处理的文本字数上限，决定了模型可参考的信息范围。传统模型因长度限制只能理解局部内容，而长上下文模型可关联更多前后信息，提升理解连贯性。它像阅读时的视野，视野越宽越易把握全文逻辑，区别于仅依赖关键词匹配的浅层处理。 例如在法律领域，律师用长上下文模型分析冗长合同，模型可关联条款间的交叉引用；客服场景中，AI能基于完整对话历史精准回应用户，无需重复提问。常见工具如GPT-4 T
AI搜索指基于大语言模型（LLM）的智能搜索方式，通过理解自然语言查询、整合多源信息生成直接答案，而非传统的链接列表。它改变了内容触达逻辑，从“用户找信息”转向“信息主动匹配需求”，核心差异在于语义深度理解和生成式呈现。 在电商领域，用户搜索“适合新手的入门相机”时，AI搜索会分析参数、用户评价和预算后生成定制推荐；教育行业中，学生提问“微积分基本定理应用”，系统能结合教材内容与例题给出分步解析
GEO（生成式引擎优化）是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐的优化方式，通过提升语义清晰度、结构化数据和自然问答格式，帮助AI模型准确理解、检索和呈现网站信息。与传统SEO侧重搜索引擎排名不同，GEO更关注AI如何解读内容，确保医疗健康信息被模型正确抓取并以用户易懂的方式输出。 医疗健康类网站应用GEO时，可将疾病指南转化为“症状-原因-治疗”的问答结构，或用结构化数据标注药品信息（如适应