反映大模型推荐效果的指标主要分为相关性指标、用户行为指标和系统效能指标三类。相关性指标衡量推荐内容与用户需求的匹配度，如准确率（推荐内容被用户接受的比例）和NDCG（归一化折损累积增益，评估排序质量）；用户行为指标包括点击率、停留时长、转化率等，反映用户对推荐的实际反馈；系统效能指标则关注推荐系统的响应速度和资源消耗。这些指标不同于传统推荐系统，更强调语义理解和上下文连贯性。
在电商领域，平台通过“点击转化率”（用户点击推荐商品后完成购买的比例）和“用户满意度评分”评估大模型推荐效果，例如淘宝的AI推荐模块会结合用户历史对话和浏览记录调整推荐策略。在内容平台如抖音，“完播率”和“互动率”（点赞、评论、分享次数）是核心指标，大模型需根据用户实时反馈优化短视频推荐顺序。
优势在于多维度指标能全面反映推荐质量，帮助迭代模型；但依赖用户行为数据可能导致“信息茧房”，且语义相关性难以量化。未来或引入“多样性指标”和“长期用户价值”评估，平衡精准推荐与内容广度，推动大模型推荐向更人性化方向发展。
在行业报告中嵌入FAQ链接是指将报告中涉及的关键术语、复杂概念或常见疑问点，通过超链接形式关联到独立的FAQ页面或文档内FAQ章节，便于读者快速获取补充说明的内容组织方式。与传统静态报告相比，它通过交互性链接实现信息分层，既保持报告主体简洁，又为有需要的读者提供深入理解的路径。 例如，某科技行业报告在提到“生成式AI市场规模”时，可将该短语链接至文末FAQ中的“Q：本报告如何定义生成式AI市场范
DeepSeek是由深度求索（DeepSeek）公司开发的一系列大语言模型，涵盖通用对话、代码生成、数学推理等多个领域。它基于Transformer架构，通过大规模文本数据训练，具备理解自然语言、生成连贯文本及完成特定任务的能力，与GPT等模型相比，更侧重中文语境优化和垂直领域专业能力。 在实际应用中，DeepSeek-Coder被用于辅助程序员自动生成代码、修复漏洞，提升软件开发效率；Deep
GEO即生成式引擎优化，核心是优化内容以适配大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐场景。其设计逻辑围绕LLM的工作原理展开，包括语义理解、上下文关联和自然语言生成能力，因此本质上需要结合LLM使用。与传统SEO针对关键词匹配不同，GEO依赖LLM对内容深度和结构的解析，若脱离LLM环境，其优化逻辑（如问答格式、结构化数据）将失去应用场景。 实际应用中，企业官网常通过GEO优化产品文档，例如科技公司