生成式AI是一类能够主动创造新内容的人工智能系统，而传统AI主要专注于分析现有数据并做出预测或决策。传统AI如分类算法、推荐系统，依赖预设规则和标注数据完成特定任务，输出通常是结构化结果；生成式AI则基于大规模数据训练，通过学习模式和规律生成文本、图像、音频等全新内容，具备更强的创造性和开放性。
生成式AI的典型应用包括ChatGPT等大语言模型生成文章、代码，DALL-E根据文本描述创作图像；传统AI常见于垃圾邮件过滤、人脸识别、电商推荐系统等场景，例如银行用传统AI识别欺诈交易，依赖历史数据中的特征模式。
生成式AI的优势在于内容创新和灵活交互，但存在输出准确性难控、版权争议等问题；传统AI稳定性高、可解释性强，但泛化能力有限。未来两者可能融合发展，传统AI提供精准分析基础，生成式AI拓展创新边界，推动AI在更多复杂场景的应用。
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结合图表和数据增强FAQ说服力，指的是在常见问题解答中融入可视化图表（如柱状图、折线图）和具体数据，以更直观、客观的方式支持观点。相比纯文字说明，它通过视觉化呈现复杂信息，降低理解成本，同时用数据增强可信度，弥补文字描述的抽象性。 例如，某电商平台FAQ在解释“促销活动效果”时，可插入折线图展示活动期间销售额环比增长35%的数据，或用饼图说明不同用户群体的参与占比；教育机构在回答“课程通过率”问
多语言FAQ内容的结构化处理是指为适应不同语言用户需求，对FAQ内容进行标准化、逻辑化的组织与呈现，确保跨语言信息的一致性和可检索性。其核心是在遵循单语言FAQ清晰性、问答对应性基础上，增加语言间的结构对齐和文化适配，区别于简单翻译，需兼顾语法习惯、术语统一及本地化表达。 例如，跨境电商平台的多语言FAQ会采用统一的问题分类框架（如物流、支付、售后），各语言版本严格对应相同问题列表，同时调整表述