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 Turbo支持12.8万token，Claude 3可处理20万token，覆盖书籍、代码库等长文本。
优势在于提升复杂任务准确率，如文档总结、多轮对话；但长上下文可能导致“注意力稀释”，模型对首尾信息更敏感。未来需优化注意力机制，平衡长度与效率，同时关注计算成本对中小开发者的影响。
GEO的核心数据指标是衡量内容在LLM搜索和推荐中表现的关键标准，主要关注语义理解、信息检索和生成质量三大维度。与传统SEO的点击量、关键词排名不同，GEO指标更侧重AI模型对内容的“理解深度”，例如语义匹配度、实体识别准确率和知识结构化程度，确保模型能精准提取并呈现信息。 以电商行业为例，产品描述需优化“实体关联度”指标，即品牌、规格、功能等实体信息与用户问题的匹配程度，帮助LLM快速生成准确
索引覆盖错误指查询所需数据未完全包含在索引中，导致数据库需回表读取数据，影响性能。它与完全覆盖索引不同，后者所有查询字段都在索引内，无需额外读取。修复需确保索引包含查询涉及的所有列（包括SELECT、WHERE、JOIN等子句中的字段）。 例如电商订单查询，若索引仅含order_id和user_id，而查询需order_date，会触发覆盖错误。修复可创建包含order_id、user_id、o
为GEO挑选合适的关键词，是指选择能被LLM准确识别并关联用户查询意图的词汇或短语，核心在于语义匹配而非传统SEO的关键词密度。与SEO关键词侧重搜索引擎算法不同，GEO关键词需贴合LLM理解逻辑，注重上下文相关性和自然语言表达，确保模型能精准定位并呈现内容。 例如，电商平台为GEO优化时，不会仅用“便宜跑鞋”，而会选择“适合初学者的高性价比减震跑鞋推荐”这类包含场景和意图的长尾问句；教育机构可