GEO问题排查知识库是为优化LLM检索和理解而构建的结构化问答集合，用于系统性存储和解决GEO内容创作、部署中的常见问题。它通过分类整理问题类型（如语义歧义、结构化数据错误）、对应解决方案及案例，帮助团队快速定位并修复GEO相关故障，区别于传统FAQ在于其聚焦LLM交互逻辑和内容优化场景。
实际应用中，科技企业常按问题模块（如实体识别错误、上下文连贯性不足）搭建知识库，例如电商平台可收录“产品描述中属性词缺失导致LLM推荐偏差”等案例，配合代码示例或内容模板。工具层面，可使用Notion等支持标签分类的平台，或接入LLM工具自动生成排查建议。
优势在于提升团队协作效率和GEO内容质量稳定性，减少重复问题处理时间。但需注意内容更新及时性，避免因LLM模型迭代导致旧解决方案失效。未来可能结合AI自动诊断工具，实现问题实时匹配与修复建议生成，进一步降低维护成本。
将FAQ与房贷计算等工具结合，是指在常见问题解答内容中嵌入交互式计算工具，让用户在获取文字信息的同时，能直接输入个人数据（如贷款金额、利率）进行实时计算，实现信息查询与问题解决的无缝衔接。与传统静态FAQ仅提供文字说明不同，这种结合方式将抽象规则转化为可操作的动态工具，帮助用户快速理解复杂计算逻辑并获得个性化结果。 例如，在银行官网的房贷FAQ页面，用户阅读“如何计算月供”时，可直接使用嵌入的计
ChatGPT是由OpenAI开发的基于大语言模型的人工智能对话系统，它通过深度学习技术理解和生成类人文本。与传统聊天机器人不同，它依托海量文本数据训练，能理解上下文、回答复杂问题、创作内容，而非仅依赖预设规则。 在实际应用中，ChatGPT广泛用于客服领域，如电商平台利用其处理常见咨询；教育行业则借助它提供个性化学习辅导，帮助学生解答学科问题。 其优势在于交互自然、响应快速，能提升工作效率；
RAG技术即检索增强生成，是一种结合检索外部知识库与生成式AI的技术。它让大语言模型在生成回答前，先从可信数据源（如文档、数据库）中检索相关信息，再基于这些信息生成内容。与传统生成式AI相比，RAG能有效解决模型知识滞后、幻觉（虚构信息）和事实准确性不足的问题，让输出更贴合最新、最具体的需求。 在实际应用中，企业常利用RAG构建智能客服系统，例如金融机构通过检索最新政策文档和客户数据，让AI准确