多跳问答要求模型在多个信息片段之间进行链式推理，是衡量大模型复杂推理能力的关键任务，广泛应用于知识图谱和检索增强场景。

表格问答（Table QA）是一种让用户通过自然语言直接向表格提问并获取精确答案的技术。它融合了语义理解与结构化数据检索，广泛应用于数据分析、报表查询、业务决策等场景，极大降低了数据使用门槛。

文档问答是利用大模型技术，让用户直接对上传的文档（PDF、Word、PPT等）提问并获取精准答案的功能。它摆脱了传统关键词检索的局限，通过理解语义和文档结构，实现“问就有答”的智能体验，极大提升知识获取效率。

企业知识库是一种将团队文档、业务经验、流程规范等隐性知识显性化、集中存储并支持智能检索的系统。它帮助企业减少重复劳动、加速决策，是数字化转型的核心基础设施之一。

私域知识库是指将个人或企业私有数据（如笔记、文档、聊天记录）整理成可被AI检索和对话的结构化知识体，实现“问即所得”的知识管理新范式。

Personal AI 是指基于个人数据、使用习惯和偏好打造的定制化人工智能系统，它能够学习用户的独特语境，提供个性化服务，并注重隐私保护。

Offline AI（离线人工智能）指的是在本地设备上完成AI推理与学习的技术，无需联网。它通过模型压缩、量化等手段让大模型在手机、摄像头、汽车等终端运行，实现低延迟、高隐私和离线可用。

TinyML（微型机器学习）是专为资源受限的微控制器设备设计的机器学习技术，通过模型压缩、量化等手段，在功耗极低的小芯片上实现推理能力，广泛应用于智能传感器、可穿戴设备、工业监测等场景。