ChatGPT是由OpenAI开发的基于大语言模型的人工智能对话系统，它通过深度学习技术理解和生成类人文本。与传统聊天机器人不同，它依托海量文本数据训练，能理解上下文、回答复杂问题、创作内容，而非仅依赖预设规则。
在实际应用中，ChatGPT广泛用于客服领域，如电商平台利用其处理常见咨询；教育行业则借助它提供个性化学习辅导，帮助学生解答学科问题。
其优势在于交互自然、响应快速，能提升工作效率；但存在可能生成错误信息（幻觉）、依赖训练数据质量等局限。未来随着模型迭代，有望在多模态交互、领域知识深化等方面取得突破，推动AI更广泛融入日常生活与工作场景。
大模型本身不直接执行代码或操作数据库，需依赖外部工具或插件。其核心是通过自然语言理解生成代码片段或操作指令，再由集成的代码解释器、API接口或数据库客户端执行。与传统编程工具不同，大模型作为“桥梁”，将人类意图转化为机器可执行的指令，而非独立完成计算或存储任务。 例如，开发者在ChatGPT中输入“用Python读取CSV文件并计算平均值”，模型生成对应代码后，用户需在本地Python环境运行；
GPTs自定义应用是基于OpenAI的GPT模型框架，允许用户无需编程知识即可创建个性化AI工具。它通过提供自然语言指令、上传知识库文件或配置功能参数，让GPT模型具备特定领域能力，与通用ChatGPT相比，更聚焦于解决细分场景问题。 例如，教育工作者可制作“历史知识问答GPT”，上传教学大纲和史料文档，帮助学生精准复习；企业客服团队能搭建“产品支持GPT”，集成FAQ和故障排查指南，自动回复用
语义检索是一种基于意义理解的信息检索技术，它通过分析查询和内容的深层语义关联来返回结果，而非仅依赖关键词匹配。与传统关键词检索不同，它能理解同义词、上下文语境甚至用户意图，例如用户搜索“如何缓解头痛”时，能识别出“减轻头疼方法”等相关内容。 在实际应用中，语义检索广泛用于智能客服系统，如电商平台通过理解用户模糊提问（如“这个衣服能不能机洗”）快速定位商品说明；学术数据库如CNKI也采用该技术，帮