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。
识别并删除被遗忘的旧页面是指找出网站中长时间未更新、无流量或内容过时的页面，并通过技术手段移除或归档的过程。与常规页面优化不同，其核心是清理无效资源，提升网站整体质量和用户体验。通常通过分析页面访问数据、内容时效性及外部链接情况来判断页面是否“被遗忘”。 实践中，常用工具如Google Search Console、百度资源平台的“抓取统计”和“页面体验”功能，筛选出半年以上无访问、无索引或跳出
GEO在英语市场和中文市场的差异主要源于语言特性、用户行为及AI模型训练数据的不同。英语市场更注重语法结构和逻辑连贯性，因英语表达直接且分词清晰，AI模型对结构化数据的解析效率更高；中文市场则需兼顾语义模糊性和文化语境，例如多音字、成语及上下文依赖，要求内容更注重语境完整性和情感表达。 在英语市场，常见应用如电商平台用FAQ结构化页面优化产品描述，帮助AI快速提取价格、规格等信息；中文市场则多见
好的Prompt是指能清晰引导AI模型生成符合预期结果的指令，核心在于明确任务目标、提供必要背景和设定输出规范。它与普通提问的区别在于结构更严谨，需避免模糊表述，通过拆解需求让AI准确理解意图，比如区分“写一篇文章”和“写一篇300字关于环保的科普文章，分3段，用案例说明”。 实际应用中，客服行业常用结构化Prompt提升效率，例如“用户投诉订单延迟，用安抚语气回应，包含道歉、原因说明（物流延误