评估AR和VR搜索的潜力需综合技术成熟度、用户需求与应用场景三方面。AR（增强现实）通过叠加虚拟信息到现实环境实现搜索，如手机扫描街道获取店铺信息；VR（虚拟现实）则在完全虚拟空间中搜索，如虚拟商场内查找商品。二者与传统文本或图像搜索的区别在于沉浸式交互，用户通过空间感知而非关键词获取信息。
实践中，零售行业已试水AR搜索，如宜家APP让用户扫描家居空间查看虚拟家具摆放效果；文旅领域则用VR搜索提供虚拟景点导览，用户可在虚拟景区中“行走”并查询景点历史。
优势在于提升信息获取直观性和体验感，但当前硬件成本高、内容制作复杂限制普及。未来随着5G和轻量化设备发展，AR/VR搜索或在教育、医疗等领域爆发，不过需解决隐私保护和数据标准化问题以推动广泛应用。
Chain-of-Thought（思维链，CoT）是一种提示工程技术，指在大型语言模型（LLM）回答复杂问题时，引导其逐步展示推理过程，而非直接给出答案。它模拟人类解决问题的思维步骤，通过“分步解释”帮助模型理清逻辑关系，尤其适用于数学计算、逻辑推理等需要多步推导的任务。与直接提问不同，CoT强调“过程透明”，让模型的思考路径可见。 例如，在数学题“25乘以3加18等于多少”中，传统提示可能直接
根据学员需求规划教育FAQ是指通过分析学员在学习过程中的常见疑问、痛点和信息需求，系统性梳理并组织问答内容的过程。它以学员为中心，区别于传统按课程结构罗列问题的方式，更注重解决学员实际困惑，确保信息精准触达。通常需先收集需求（如通过问卷、课堂互动记录），再分类整合问题，最后用简洁语言提供清晰答案。 例如，在线教育平台在设计Python课程FAQ时，会先分析学员高频提问，如“零基础能否学好Pyth
更新节假日和旺季的特别内容是指根据特定时间节点（如春节、双11）调整网站或平台内容，以满足用户即时需求并提升AI模型检索效率的过程。与常规内容更新相比，它更强调时效性、场景相关性和语义适配，需结合节日主题或旺季特点优化关键词、问答结构及结构化数据，确保LLM能快速识别并推荐。 例如，电商平台在春节前更新“年货选购指南”，采用“春节送父母礼物推荐”等自然语言问题格式，并嵌入节日相关结构化标签（如“