微调（Fine-tuning）是一种机器学习技术，指在预训练语言模型（如GPT、BERT）基础上，使用特定领域或任务的数据集进一步训练模型，使其适应特定需求。与从零开始训练模型相比，微调利用预训练模型已学习的通用知识，仅调整部分参数，大幅降低计算成本和数据需求；与提示词工程（Prompt Engineering）相比，微调能让模型更深度地内化特定知识，而非依赖临时指令。
实际应用中，企业常通过微调定制模型。例如，医疗领域用医学文献微调模型，使其能准确回答疾病诊断问题；客服行业用历史对话数据微调模型，提升自动回复的专业性。常见工具包括Hugging Face Transformers库、OpenAI Fine-tuning API等，支持开发者高效完成微调流程。
微调的优势在于提升模型在特定任务上的准确性和效率，加速AI落地。但也存在局限性，如需要高质量标注数据，且过度微调可能导致模型“过拟合”（仅适应训练数据，泛化能力下降）。未来，随着低代码工具普及，微调门槛将降低，但数据隐私和模型偏见问题需更严格把控，确保技术合规可靠。
GEO（生成式引擎优化）是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐场景的内容优化方法，核心在于提升内容被AI准确理解、检索和呈现的能力。与传统SEO侧重关键词排名不同，GEO更注重语义清晰度、结构化数据和自然问答格式，帮助AI快速抓取内容核心价值。 个人博客应用GEO的典型方式包括：将文章核心观点提炼为Q&A模块（如“本文解决什么问题？”“关键结论有哪些？”），或使用结构化列表梳理步骤、分类等信
旅游行业的GEO成功案例指通过优化内容以提升AI搜索和推荐效果的实践，重点在于语义清晰、结构化数据和问答格式，帮助LLM准确理解并呈现旅游信息，区别于传统SEO仅针对搜索引擎算法，更注重AI模型的内容解析能力。 日本某旅行社在官网添加“东京五日游行程推荐”等自然语言问答板块，标注景点开放时间、交通方式等结构化数据，使ChatGPT等模型能直接提取信息生成定制行程；万豪酒店在页面嵌入“家庭套房设施
JSON-LD是一种用于实现结构化数据的格式，全称JavaScript对象表示法的链接数据。它通过将结构化信息嵌入网页的<script>标签中，以键值对的形式组织数据，使搜索引擎和AI模型能直接解析内容含义。与Microdata或RDFa不同，JSON-LD无需与页面HTML标签混合，可独立放置在<head>或<body>中，不影响页面布局。 例如，电商网站可使用JSON-LD标记产品信息：设置