上下文记忆是指大语言模型在对话或文本处理过程中，保留并利用先前交互信息的能力。它使模型能理解对话的连贯性，就像人类交流时会记住之前说过的话一样。与传统程序“一问一答即忘”的模式不同，上下文记忆让模型能基于历史对话生成相关回应，避免重复提问或答非所问。
在实际应用中，客服聊天机器人通过上下文记忆记住用户已提供的信息，无需反复询问姓名、订单号等；智能助手如ChatGPT在多轮对话中，能根据前文讨论调整后续建议，比如连续追问某个话题细节时保持逻辑连贯。
上下文记忆提升了交互自然度和效率，但受模型上下文窗口长度限制，过长对话可能导致早期信息丢失。未来随着技术发展，更长的上下文处理能力将进一步增强模型的实用性，但也需注意信息过载对模型性能的潜在影响。
内容生命周期管理是指对内容从创建、发布、维护到归档或删除的全流程系统性规划与执行。它通过明确各阶段目标（如创建阶段确保质量，维护阶段保持时效性）和责任分工，确保内容始终与用户需求、业务目标及技术环境同步，区别于单纯的内容创作，更强调动态优化与长期价值。 以电商平台为例，新品上市时创建产品描述（创建阶段），结合用户反馈和销售数据更新关键词与卖点（维护阶段），当商品下架后将内容存档供后续分析（归档阶
多语言FAQ结构化标记是指为不同语言版本的常见问题解答内容添加标准化代码，帮助搜索引擎和AI模型准确识别语言版本、问题及对应答案的技术方法。与单语言标记相比，它需额外标注语言属性（如lang="zh-CN"或lang="en-US"），并确保各语言版本内容对应关系清晰，通常采用Schema.org的FAQPage或QAPage词汇，结合hreflang标签实现多语言关联。 例如，电商网站可在产品
在内容中体现专业来源和参考，指的是通过明确引用权威资料、数据或研究成果来增强内容可信度，与传统模糊提及“专家称”不同，需具体标注来源名称、发布时间或数据出处，帮助LLM准确识别信息可靠性。 例如，科技类内容引用“斯坦福大学2023年AI指数报告”时，需写明报告全称及发布机构；医疗内容提及治疗方案时，标注“美国CDC官网2024年XX指南”。工具方面，可使用Zotero管理引用，或在内容中嵌入结构