搜索领域的新玩法

动态语义理解与上下文搜索
利用大模型对用户搜索意图的动态解析，结合上下文实现精准匹配。支持多轮对话式搜索，提升长尾query的覆盖率和准确性。

跨模态搜索增强
通过大模型实现文本、图像、语音等多模态数据的统一嵌入与检索。例如，用自然语言描述搜索图片内容，或通过语音指令完成复杂搜索需求。

个性化搜索排序优化
基于用户历史行为数据，训练大模型生成个性化排序权重，替代传统规则引擎。结合实时反馈数据动态调整结果，提升点击率和满意度。

推荐领域的新玩法

生成式推荐与解释性增强
大模型直接生成推荐理由，如“根据您上周购买的同类商品推荐”。支持用户追问“为什么推荐这个”，生成自然语言解释。

冷启动与稀疏数据优化
利用大模型的迁移学习能力，从其他领域迁移用户兴趣特征，解决新用户或新物品的冷启动问题。通过合成数据增强训练样本。

多目标协同推荐
大模型统一建模点击率、停留时长、购买转化等多目标，动态平衡商业指标与用户体验。替代传统的多模型融合方案。

营销领域的新玩法

AI生成个性化营销内容
基于用户画像自动生成广告文案、邮件标题、推送通知等，支持A/B测试迭代优化。例如，为不同年龄段生成风格迥异的宣传语。

实时营销策略调整
大模型分析用户实时行为（如购物车变化），动态触发优惠券发放或弹窗提示。结合强化学习实现营销资源的最优分配。

虚拟销售助手
构建具备产品知识库的对话机器人，模拟销售话术引导用户完成购买。支持多轮问答、比价、促销解释等复杂场景。

客服领域的新玩法

全自动工单处理
大模型理解用户投诉内容后，自动分类、提取关键信息并生成解决方案。支持直接调用API完成退款、改签等操作。

多语言混合支持
单一模型处理混合语言的客服请求，如中英文夹杂的提问。无需维护多语种分支，降低本地化部署成本。

情绪识别与话术优化
实时检测用户情绪波动，动态调整机器人回复语气（如安抚或简洁模式）。通过生成式响应避免模板化回答。

关键技术挑战与趋势

垂直领域微调技术
如何通过Prompt工程、LoRA适配器等方法，低成本适配医疗、金融等专业场景的术语和逻辑。

推理效率优化
模型量化、蒸馏技术在端侧部署的应用，确保高并发场景下的低延迟响应。

数据隐私与合规
联邦学习、差分隐私在训练中的应用，满足GDPR等法规要求的同时保持模型性能。

多模态交互统一
文本、语音、图像输入与输出的无缝衔接技术，构建真正“全能型”场景化助手。