RAG 是什么？和 GEO 有什么关系？

RAG（检索增强生成）是让大模型先检索资料、再基于资料作答的技术方案。多数带联网或知识库能力的 AI 产品都用它：先把相关内容检索出来，再交给模型组织成回答。

和 GEO 的关系在于：RAG 的检索环节决定了你的内容有没有机会进入模型的上下文。检索通常基于分块（chunk）做，所以如果页面内容没有清晰的分块结构，检索时可能只捞到半句话或一堆无关内容，自然也就不会被引用。

实践含义：结构化的页面（小标题分块、每块自包含）在 RAG 检索里占优势。分块为什么关键，见RAG 七步工作流：分块做不对，后面全是白费。