通义千问是阿里巴巴达摩院开发的大语言模型，具备多轮对话、信息检索、内容生成等能力。它基于深度学习技术，通过海量文本数据训练，能理解自然语言并生成类人化回答，与传统搜索引擎不同，它更擅长处理复杂问题和上下文连贯的交互。
通义千问在电商、客服等领域应用广泛。例如，淘宝商家可用它自动生成商品描述，提升运营效率；企业客服系统接入后，能快速解答用户常见问题，减少人工成本。
其优势在于本土化服务能力强，对中文语境理解精准。但仍存在知识更新滞后等局限。未来随着技术迭代，有望在更多行业落地，推动智能化服务升级。
语音搜索是指用户通过语音指令而非文字输入进行信息查询的交互方式，其核心是利用语音识别和自然语言处理技术将语音转化为文本并理解用户意图。与传统文字搜索相比，它更依赖实时语音解析和上下文理解能力，尤其适用于移动场景或双手被占用的情况。 在实际应用中，智能音箱（如天猫精灵、小爱同学）是语音搜索的典型载体，用户通过“播放天气预报”“查询附近餐厅”等指令获取信息；智能手机的语音助手（如Siri、华为小艺）
保持内容结构对大模型的友好度，指通过清晰的逻辑框架和规范的组织方式，帮助大语言模型准确识别、理解和提取内容中的关键信息。这不同于传统内容结构仅关注人类阅读体验，需兼顾机器的语义解析能力，核心是采用层级化、模块化的布局，如使用标题层级、列表、问答对，避免冗长段落和模糊指代。 例如，电商产品页可采用“核心参数（表格）+ 使用场景（分点）+ 常见问题（Q&A）”结构，让模型快速抓取规格和用户关切；技术
让FAQ适配未来智能终端，指的是优化FAQ内容结构与呈现方式，使其能被语音助手、AR设备等新兴终端准确理解并高效传递给用户。与传统静态FAQ不同，它强调内容的结构化、语义化和多模态适配，通过清晰的逻辑层次和自然语言交互设计，让智能终端能快速定位答案，甚至主动预判用户需求。 例如，智能家居领域的FAQ会采用“问题-场景-解决方案”三段式结构，方便语音助手抓取关键信息，用户提问“空调不制冷怎么办”时