搜索领域

语义搜索增强
传统关键词搜索升级为自然语言理解，支持多轮对话式搜索。大模型可解析用户模糊意图，结合上下文生成精准结果。

个性化搜索推荐
根据用户历史行为与偏好，动态调整搜索结果排序。大模型实时生成摘要或高亮关键信息，提升点击率。

跨模态搜索
支持文本、图像、语音混合输入，通过大模型实现多模态对齐。例如，用户上传图片后通过自然语言提问获取详细解析。

推荐系统领域

动态兴趣建模
利用大模型实时分析用户短期行为（如点击、停留时长），生成动态兴趣向量，替代静态标签体系。

生成式推荐
大模型直接生成推荐理由或个性化商品描述，替代模板化文案。例如，为电商用户生成“适合周末露营的轻量帐篷”等场景化推荐语。

冷启动解决方案
通过Few-shot Learning快速学习新用户/商品特征，结合迁移学习减少数据依赖。大模型可模拟用户虚拟行为数据辅助训练。

营销领域

智能内容生成
自动生成高转化率的广告文案、邮件主题、社交媒体帖子。A/B测试显示大模型生成的创意内容点击率提升20%-30%。

客户分群与预测
大模型分析客户对话记录、购买历史，预测高价值客户群体。输出潜在流失用户名单及干预策略。

实时互动营销
在直播、线上活动中部署AI虚拟助手，实时回答产品问题并引导购买。结合情感分析动态调整话术。

客服领域

多轮对话理解
处理复杂投诉场景，自动识别用户隐含需求。例如，客户抱怨“快递延迟”时，大模型可关联天气原因并建议补偿方案。

自动化工单处理
从语音/文本中提取关键信息（如订单号、问题类型），自动生成结构化工单并分配优先级，减少人工录入错误。

情绪管理与应急响应
实时检测用户愤怒或焦虑情绪，触发应急流程（如转接人工或赠送优惠券）。大模型通过语调/用词分析实现细粒度情绪分类。

技术挑战与趋势

数据隐私与合规
垂直领域需处理敏感数据（如医疗、金融），联邦学习与差分隐私成为关键技术。

轻量化部署
模型蒸馏与量化技术降低计算成本，使百亿参数模型可在边缘设备运行。

多智能体协作
客服、营销、推荐系统联动，构建跨场景用户画像。例如，客服对话数据实时反馈至推荐系统优化商品排序。