生成式引擎优化（GEO）团体标准如何应对AI虚假信息风险？2026年治理规范解读
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中国已制定生成式引擎优化（GEO）团体标准，旨在应对AI生成内容中的语料投毒与虚假信息风险，构建可信信息生态。实验与实测2026/4/22
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GEO和SEO有什么区别？如何让品牌成为AI回答中的可信信源？
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GEO（生成式引擎优化）是一种系统性策略，旨在使品牌信息被AI理解、优先引用并融入其生成答案，核心目标从传统搜索排名转向成为AI回答中的可信信源。实验与实测2026/4/20
如何利用OpenAPI替代MCP为LLM集成工具？（附Scala实现方案）
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This article explores an alternative approach to the Model Context Protocol (MCP) for integrating tools with Large Language Models (LLMs) by leveraging existing OpenAPI servers. It proposes a simpler, more intuitive method that uses structured HTTP API definitions as tool inputs, requiring only minimal authentication flow additions. The implementation is demonstrated through a concise Scala script, focusing on core tool integration while omitting MCP's broader features like prompts and resources.
原文翻译：
本文探讨了一种替代模型上下文协议（MCP）的方法，通过利用现有的OpenAPI服务器为大型语言模型（LLM）集成工具。它提出了一种更简单、更直观的方法，使用结构化的HTTP API定义作为工具输入，仅需添加最小的身份验证流程。通过一个简洁的Scala脚本演示了实现，专注于核心工具集成，同时省略了MCP更广泛的功能，如提示和资源。AI 搜索观察2026/4/18
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AI聊天记录里的知识怎么存？我试了LoreSpec结构化标准的实际效果
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LoreSpec是一个开放标准，通过双层记忆系统（情景与语义）从AI对话中提取并保存结构化知识，包含8种知识类型与连接网络，实现知识价值的持续积累。工具与标准2026/4/6
Cognee开源知识引擎如何为AI智能体构建持久记忆？
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Cognee is an open-source knowledge engine that transforms unstructured data into AI memory through vector search and graph databases, enabling continuous learning and context-aware AI agents.
原文翻译：
Cognee是一个开源知识引擎，通过向量搜索和图数据库将非结构化数据转化为AI记忆，实现持续学习和上下文感知的AI智能体。实验与实测2026/4/4
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）
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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
如何将记忆导入Gemini或者在AI之间进行迁移
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To transfer your personalized context and memory from one AI assistant to another, such as into Google Gemini, follow two key steps : first, use a specific prompt to extract a summary from your curren...AI 搜索观察2026/3/29
GEO是什么？2026年AI流量归因与SEO差异深度分析
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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
GEO是什么？2026年企业如何0成本启动生成式AI优化策略
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本指南系统解析AI搜索时代的生成式引擎优化（GEO）策略，阐述企业如何通过内容优化、战略定位与跨平台部署，在AI系统与用户间建立双重信任，助力2026年零成本启动生成式AI优化。实验与实测2026/3/26