RAG 性能调优：五个核心方向，让你的问答系统又快又准
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本教程面向技术开发人员，系统梳理RAG性能优化的核心思路与实用技巧，覆盖分块、嵌入模型、向量数据库、重排序、提示工程五大方向，并建议建立评估闭环。通过具体策略和工具推荐，帮助读者打造响应快、答案准的生产级RAG系统。AI大模型2026/8/4
标签：RAG
RAG（检索增强生成）是一种结合信息检索与大语言模型的AI技术。本专栏涵盖知识库构建、向量搜索与提示工程，为开发者提供高效落地方案。
共 15 篇
GEO正在吃掉SEO的蛋糕？从艾瑞报告看AI搜索新战场
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本文基于艾瑞咨询的行业报告，系统梳理了GEO（生成式引擎优化）的核心概念、技术原理、优化策略及市场趋势。文章指出，GEO旨在让品牌信息被AI引擎优先引用，与传统SEO的排名逻辑截然不同。随着AI搜索用户规模激增，近九成用户已将AI搜索作为主要信息渠道，GEO成为品牌营销的新战场。文章还介绍了主要服务商和效果评估体系，为企业布局GEO提供了全面参考。GEO2026/7/31
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GEO实战：四大策略让AI搜索引用率翻倍
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本文深入剖析了GEO（生成式引擎优化）的本质，将其与传统SEO进行对比，并详解了RAG三阶过滤机制如何影响AI搜索引用。同时介绍了结构化、语义化、权威化、持续化四大核心策略，并结合B端工业品和C端家居零售的实战案例，展示了GEO在不同场景下的落地效果，为企业抢占AI搜索时代先机提供了系统方法论。GEO2026/7/12
浙大团队开源《大模型基础》：每月更新的LLM教科书，从Prompt到RAG全覆盖
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本书《大模型基础》由浙江大学LLMs团队编写，采用月度更新方式，系统讲解大语言模型基础、架构演进、Prompt工程、参数高效微调、模型编辑、检索增强生成等内容，并配有论文列表。适合大模型初学者和研究者。AI大模型2026/7/9
实测揭秘：GEO不是SEO的简单升级版，差距比想象中大
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生成式引擎优化（GEO）是AI时代的新技术，通过结构化知识表达、用户意图建模和多模型适配，让大模型优先检索到目标信息。本文详解RAG机制、信源矩阵构建和标准化交付流程，为技术从业者提供完整方法论。GEO技术2026/6/26
LLM GEO实战：三个动手实验快速上手指南
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这篇文章通过一系列动手实验，教你如何在真实项目中应用LLM GEO技术。涵盖了基础概念、工具链和常见问题，适合希望快速上手的开发者。GEO技术2026/6/21
AI答案变了别急着改内容，30天周期复盘才是关键
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GEO证据不能只看一次答案，需要30天周期覆盖抓取、索引、切片、引用、生成、缓存等环节，通过24小时、7天、30天三层复测窗口区分真实变动和临时波动，并按六大板块撰写月度报告。治理例会围绕样本异常、来源变动、内容动作和复测窗口展开，每个结论都需绑定样本编号和复测时间。实验与实测2026/6/19
GEO研报实测：RAG投喂策略与Schema标记的数据真相
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本站汇集了多篇GEO行业深度研报，涵盖2026年第一季度白皮书、AI搜索市场格局、RAG投喂策略、Schema标记实证研究、ChatGPT与Perplexity平台分析、关键词指数及高信任信源排行，为GEO从业者提供数据支撑和策略参考。行业追踪2026/6/14
RAG七步工作流：分块做不对，后面全是白费
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RAG通过检索外部知识增强大模型生成能力，核心流程包括知识分块、嵌入、向量存储、查询嵌入、语义检索、重排序和增强生成七步。本文用11张图详细拆解每一步，帮助新手快速理解RAG原理和落地方法。AI大模型2026/6/9