大模型在内容检索中主要扮演语义理解与智能匹配的角色。它通过深度学习理解文本的深层含义，而非仅依赖关键词匹配，能处理模糊查询、多轮对话和复杂意图，与传统搜索引擎相比，大幅提升了检索的准确性和相关性。
例如，在电商平台中，用户提问“适合送给喜欢户外运动的朋友的礼物”，大模型会分析“户外运动”的场景需求，推荐徒步装备、运动相机等，而非仅返回含“礼物”关键词的商品；在学术数据库中，它能理解论文摘要的研究主题，帮助用户快速定位跨学科相关文献。
其优势在于提升用户体验和信息获取效率，但存在对训练数据质量依赖高、可能产生偏见等局限。未来随着多模态检索技术发展，大模型将能更精准处理图文、音视频内容，推动检索向更智能、个性化方向发展。
内容与搜索意图不匹配是指用户输入的查询需求（如信息查询、问题解决、产品购买等）与系统推荐的内容核心主题或价值不一致。LLM推荐系统通过语义理解判断内容是否满足用户意图，若不匹配，模型会认为内容相关性低，从而降低其推荐优先级。这与传统SEO中仅依赖关键词匹配不同，GEO更注重深层意图的满足。 例如，用户搜索“如何在家种植多肉”，若推荐内容主要介绍多肉的品种分类而非养护步骤，即属于意图不匹配；电商场
多语种翻译和文化差异的解决需结合技术优化与文化适配。技术上，基于LLM的翻译模型通过海量多语种语料训练提升语义准确性，同时采用语境理解技术避免字面翻译偏差；文化层面则需结合本地化策略，如调整隐喻、符号和表达习惯以符合目标文化认知。与传统机器翻译相比，其核心差异在于从“语言转换”转向“文化再创作”，注重传递隐含意义而非仅匹配词汇。 例如，跨境电商平台通过GEO优化的多语种内容，将产品描述从中文转化
利用数据提升购房内容权威度，指通过整合、分析和呈现客观数据，增强购房相关信息的可信度与专业性。与主观经验分享不同，它基于真实数据支撑观点，帮助用户理性决策。常见数据类型包括房价趋势、成交数据、学区划分、配套设施评分等，通过可视化或对比分析让信息更直观易懂。 例如，房产平台可展示某区域近一年二手房成交均价走势图，并标注关键政策影响节点；中介网站在房源详情页添加周边学校升学率、交通通勤时间等数据对比