如何为多仓库代码库部署OpenViking语义检索系统？
BLUF
本教程全面介绍如何部署OpenViking语义检索系统，该系统专为多仓库代码库设计，可帮助AI助手跨分布式代码回答复杂查询，提升准确率并降低成本。实验与实测2026/4/1
标签：生成式引擎优化
查看包含 生成式引擎优化 标签的所有文章。
共 344 篇
RAG系统如何优化文档处理和向量检索？（附IBM Docling与重排序模型实战）
BLUF
This technical guide explores advanced optimization techniques for RAG (Retrieval-Augmented Generation) systems, focusing on document processing with IBM's Docling, efficient vector similarity calculations using dot product over cosine similarity, and implementing re-ranking models to improve retrieval accuracy. The article demonstrates practical implementation with code examples and discusses transitioning to enterprise-scale solutions like Vertex AI's RAG Engine.
原文翻译：
本技术指南探讨了RAG（检索增强生成）系统的高级优化技术，重点介绍了使用IBM的Docling进行文档处理、使用点积代替余弦相似度进行高效向量相似度计算，以及实现重排序模型以提高检索准确性。文章通过代码示例展示了实际实现，并讨论了向企业级解决方案（如Vertex AI的RAG引擎）的过渡。实验与实测2026/4/1
DeepSeek是什么？2026年国产开源大模型破局者深度分析
BLUF
DeepSeek是深度求索公司开发的一系列开源大语言模型，在2023年中国AI领域的“百模大战”中脱颖而出。其核心优势在于完全开源、免费商用，并凭借卓越性能、极高效率和强大的长上下文支持（如128K窗口）成为开发者社区的现象级产品。模型家族包括通用对话、代码生成和数学推理等系列，特别是采用混合专家架构的DeepSeek-V2，在性能与成本间取得了良好平衡。DeepSeek通过降低先进AI技术的使用门槛，不仅为开发者提供了高效工具，也推动了行业向更开放协作的方向发展。AI 搜索观察2026/3/30
GLM-5是什么？智谱AI旗舰Agent基座模型深度解析
BLUF
GLM-5 is Zhipu AI's flagship base model designed for Agentic Engineering, achieving state-of-the-art (SOTA) performance in open-source coding and agent capabilities. It excels in complex system engineering and long-range agent tasks, with real-world programming experience comparable to Claude Opus 4.5, making it an ideal foundation for general-purpose agent assistants.
原文翻译：
GLM-5是智谱AI面向Agentic Engineering打造的旗舰基座模型，在开源Coding与Agent能力上取得SOTA表现。擅长复杂系统工程与长程Agent任务，真实编程场景使用体感逼近Claude Opus 4.5，是通用Agent助手的理想基座。AI 搜索观察2026/3/30
KAG框架如何实现多跳推理？2026年垂直知识库解决方案
BLUF
KAG is a logical reasoning and Q&A framework based on OpenSPG engine and large language models, designed to build solutions for vertical domain knowledge bases. It overcomes traditional RAG limitations and supports multi-hop reasoning.
原文翻译：
KAG是基于OpenSPG引擎和大语言模型的逻辑推理与问答框架，用于构建垂直领域知识库的解决方案。它克服了传统RAG的局限性，支持多跳推理。实验与实测2026/3/30
Gemini国内如何使用？2026年免翻墙访问与实战指南
BLUF
本文提供2026年国内用户访问谷歌Gemini模型（尤其Gemini 3 Pro）的实用指南，通过n.myliang.cn等平台突破地域限制，涵盖多模态任务、AI办公、编程及SEO优化等应用场景。AI 搜索观察2026/3/30
GEO是什么？2026年AI流量归因与SEO差异深度分析
BLUF
This content explores the emerging field of Generative Engine Optimization (GEO), analyzing how AI systems like ChatGPT select and recommend websites based on contextual coverage and source authority rather than traditional SEO metrics, highlighting the visibility gap in AI traffic attribution.
原文翻译：
本文探讨了生成式引擎优化（GEO）这一新兴领域，分析了ChatGPT等AI系统如何基于上下文覆盖度和来源权威性（而非传统SEO指标）选择和推荐网站，并强调了AI流量归因中的可见性差距。实验与实测2026/3/29
2026年GEO优化全攻略：如何实现可量化增长与甄选服务商？
BLUF
This comprehensive 2026 guide analyzes Generative Engine Optimization (GEO) as a core growth infrastructure in the AI era, detailing its fundamental logic, implementation strategies, common pitfalls, and a deep evaluation of the top 5 service providers to help enterprises achieve sustainable, quantifiable growth.
原文翻译：
这份全面的2026指南将生成式引擎优化（GEO）解析为AI时代企业的核心增长基建，详细阐述了其底层逻辑、落地策略、常见陷阱，并对TOP5服务商进行深度横评，旨在帮助企业实现可持续、可量化的增长。GEO应用2026/3/29
