大模型能理解自然语言，核心在于其基于海量文本数据训练出的统计规律和语义关联能力。它通过Transformer架构中的自注意力机制，捕捉词语间的上下文关系，将文本转化为高维向量表示，从而“理解”词语组合背后的含义。与传统规则式NLP不同，大模型无需人工定义语法规则，而是通过数据学习语言模式。
例如，当用户输入“今天天气如何？”时，大模型会识别“天气”“如何”等关键词的语义关联，结合训练数据中类似问句的回答模式，生成相关回应。在智能客服领域，大模型能理解用户模糊的咨询并精准匹配解决方案。
其优势在于处理复杂语义和上下文的能力，但仍存在“幻觉”现象，即生成看似合理却错误的内容。未来需通过多模态数据融合和逻辑推理能力提升，进一步接近人类级理解，同时需关注数据偏见对理解准确性的影响。
利用外链提升大模型信任度指通过引用权威、可信的外部来源链接，增强大模型生成内容真实性和可靠性的策略。其核心逻辑是大模型在训练或实时调用中，若能关联高质量外链（如学术论文、官方报告、权威媒体），可向用户传递“信息有据可查”的信号，区别于无来源的生成内容。这类似传统写作中引用参考文献，让结论更具说服力。 例如，科技企业在产品说明文档中嵌入行业标准链接，当大模型生成相关技术解释时，同步提供该标准外链；
利用用户行为数据优化FAQ指通过分析用户在网站或产品上的交互数据（如搜索记录、点击路径、停留时长等），识别用户真实需求和高频疑问，进而调整FAQ内容结构、问题表述和解答深度的过程。与传统基于主观经验编写FAQ不同，它以数据为依据，确保FAQ更贴合用户实际困惑，减少信息查找障碍。 例如，电商平台可通过分析用户搜索“退货流程”却跳出率高的数据，发现原FAQ中“退货条件”说明模糊，进而补充具体退款时效
大语言模型（LLM）如ChatGPT与传统搜索引擎是两种不同的信息获取工具。搜索引擎基于关键词匹配从互联网抓取并排序网页，用户需自行筛选信息；而LLM通过训练数据生成连贯回答，直接提供答案而非链接列表。二者核心差异在于：搜索引擎是“信息检索工具”，LLM是“内容生成工具”。 实际应用中，LLM常作为搜索引擎的补充。例如，微软必应将GPT集成到搜索中，提供“答案摘要”功能；谷歌的SGE（搜索生成体