自然语言处理（NLP）是人工智能的一个分支，专注于让计算机理解、解释和生成人类语言。它通过算法和模型分析语言的语法、语义和上下文，将非结构化的文本或语音转化为计算机可处理的数据。与传统的文本分析不同，NLP强调理解语言的深层含义而非仅识别关键词，例如区分“苹果”是水果还是公司。
在实际应用中，NLP广泛用于智能助手（如 Siri、小爱同学）的语音识别与响应，以及机器翻译工具（如谷歌翻译）的多语言转换。电商平台也利用NLP分析用户评论，提取情感倾向以优化产品推荐。
NLP的优势在于提升人机交互效率和自动化处理大量文本数据，但仍面临歧义理解、文化差异等挑战。未来随着大语言模型的发展，NLP将在医疗诊断、智能教育等领域发挥更大作用，但需关注数据隐私和算法偏见问题。
便于大模型抓取的结构化内容指通过清晰逻辑、标准化格式和语义明确的信息组织，帮助大语言模型准确解析、提取和理解内容的文本形式。它不同于传统非结构化文本，核心在于采用层级标题、列表、问答对、数据表格等显性结构，并融入关键词与上下文关联，让模型能快速定位核心信息。 例如，电商产品页面可采用“产品名称-核心参数（材质/尺寸/功能）-使用场景-常见问题”的结构化模板，用小标题分隔各模块；技术文档则可通过“
发现FAQ页面未被大模型抓取，是指检查网站中的FAQ内容是否未被LLM（如ChatGPT、Claude等）有效识别、存储或在生成回答时引用的过程。与传统SEO中检查搜索引擎抓取不同，它更关注大模型对语义内容的理解和检索能力，需通过模拟用户提问或专用工具分析内容是否被模型“认知”。 实际应用中，常见方法包括直接向大模型提问“某网站关于X的FAQ内容是什么”，观察是否能准确引用；或使用大模型API（
让移动端内容更易于语音搜索，核心是优化内容以匹配用户通过语音输入的自然语言查询习惯。与传统文本搜索不同，语音搜索更依赖口语化表达、完整问句结构和本地化需求，需通过语义理解而非关键词堆砌提升匹配度。 例如，餐饮行业可在移动端菜单页面添加“附近有哪些适合家庭聚餐的川菜馆”这类常见语音问句的直接答案；旅游平台则可针对“明天北京天气适合爬山吗”等时效性问题，在景点页面嵌入结构化天气与活动建议。工具方面，