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
标签：AI大模型
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共 35 篇
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
Qwen3.5是什么？2026年原生多模态AI模型深度解析
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Qwen3.5 is a native multimodal AI model with 397B parameters and 17B activated per inference, featuring hybrid architecture, 201 language support, and superior performance across reasoning, coding, and vision tasks.
原文翻译：
Qwen3.5是一款原生多模态AI模型，拥有3970亿参数，每次推理激活170亿参数，采用混合架构，支持201种语言，在推理、编码和视觉任务上表现卓越。AI 搜索观察2026/3/21
Gemini AI如何发现未索引网站？LLM驱动获客案例深度解析
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一家GEO咨询公司在网站未被谷歌索引前，便通过Gemini AI获取了潜在客户，证明LLM可见性可借助概念一致性与结构化内容，独立于传统SEO信号发挥作用。实验与实测2026/3/16
大型语言模型（LLM）是什么？2026年核心概念与应用全解析
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本文全面解析大型语言模型（LLM）的核心概念，涵盖RAG、智能体等关键应用及未来趋势，重点阐述实际部署与优化策略。工具与标准2026/3/9
MiniMax M2.5开源大模型如何选？2026年企业AI落地全解析
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MiniMax M2.5 是2026年发布的中国开源大语言模型，专为企业生产力场景设计，在编码、智能体工具调用、网页搜索与办公自动化方面表现突出。它以低成本实现高性能，支持全栈开发与安全私有化部署，是闭源模型的高性价比替代方案。AI 搜索观察2026/3/8