语义检索是一种基于意义理解的信息检索技术，它通过分析查询和内容的深层语义关联来返回结果，而非仅依赖关键词匹配。与传统关键词检索不同，它能理解同义词、上下文语境甚至用户意图，例如用户搜索“如何缓解头痛”时，能识别出“减轻头疼方法”等相关内容。
在实际应用中，语义检索广泛用于智能客服系统，如电商平台通过理解用户模糊提问（如“这个衣服能不能机洗”）快速定位商品说明；学术数据库如CNKI也采用该技术，帮助研究者通过自然语言问题找到相关论文，无需精确关键词。
其优势在于提升检索准确性和用户体验，尤其适用于复杂查询场景。但受限于语言模型理解能力，可能存在歧义处理偏差。未来随着多模态语义理解技术发展，其应用范围将进一步扩展到图像、语音等检索领域。
未来大模型发展带来的新风险指伴随其能力增强和应用扩展而产生的潜在负面影响，涵盖技术、社会、伦理等多维度。与传统AI风险相比，大模型因参数规模扩大、泛化能力增强，风险更具隐蔽性和扩散性，如幻觉内容生成、系统性偏见放大等问题更难控制，且可能被用于深度伪造、信息操纵等恶意场景。 实际应用中，金融领域可能因大模型错误分析市场数据引发投资风险；教育行业若过度依赖AI生成内容，可能导致学术诚信危机和原创能力
多轮对话是指用户与AI模型之间进行的连续、上下文关联的交互过程，区别于单轮的一问一答。它的核心在于AI能够理解对话历史，记住之前的问题、回答和用户意图，从而使后续交流更连贯自然。例如，用户先询问“北京天气如何”，接着问“那需要带伞吗”，AI能结合前一个问题的天气信息给出针对性回答，而不是孤立处理第二个问题。 多轮对话广泛应用于智能客服领域，如电商平台的售后咨询，用户可逐步说明订单问题、退换货需求
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优化方法，通过提升内容的语义清晰度、结构化数据质量和问答适配性，帮助AI模型准确理解、检索并呈现品牌信息。与传统SEO侧重搜索引擎排名不同，GEO更注重内容与AI交互逻辑的匹配，确保品牌信息在LLM生成回答时被优先引用或清晰呈现。 以电商品牌为例，采用GEO优化的产品页面会用自然语言详细说明功能、使用场景及用户痛点，而非仅堆