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。
利用AI生成教学相关问题是指借助人工智能技术，根据教学目标、知识点或学习场景自动创建各类问题，辅助教学活动。其核心原理是AI通过分析教学内容的语义结构、知识点层级和认知要求，结合预设的问题类型（如选择题、简答题、案例分析题等）生成适配内容。与传统人工出题相比，AI能快速批量生成问题，并根据学生水平动态调整难度，提升出题效率和个性化程度。 在实践中，教育科技平台（如可汗学院、国内的学习通）已应用该
教育类内容的权威性指内容在准确性、专业性和可信度上获得受众认可的程度，核心是通过内容质量与来源可靠性建立信任。与普通教育内容相比，权威性内容更注重信息的科学性、创作者资质背书及内容深度，需避免主观臆断，优先基于事实、研究数据或专业共识。 实践中，可通过两种方式提升权威性：一是邀请教育领域专家（如高校教授、资深教师）参与内容创作或审核，并明确标注其资质；二是引用权威信源，如教育部文件、学术期刊论文
引导游客在FAQ中直接预订是指在常见问题解答板块中嵌入预订入口或明确指引，将信息查询行为无缝转化为预订行动的策略。它通过消除用户从“了解信息”到“完成预订”之间的跳转障碍，简化决策路径，与传统FAQ仅提供信息的模式不同，更注重引导转化。 例如，酒店官网FAQ在回答“如何预订房间”时，可直接插入“点击此处立即预订”的按钮链接；景区FAQ在解答“门票价格”后，附上在线购票入口或二维码。旅游平台常采用