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准确解答理财产品规则；教育领域则用RAG整合教材和学术资料，辅助学生完成论文或答疑。常见工具如LangChain、 LlamaIndex可快速搭建RAG应用框架。
RAG的核心优势在于无需频繁微调模型即可更新知识，降低技术门槛和成本。但它依赖检索系统的准确性，复杂问题可能因信息不全导致回答片面。未来，随着多模态数据检索和实时信息整合技术的发展，RAG有望在医疗诊断、法律分析等专业领域发挥更大价值，推动AI应用向更可靠、更灵活的方向发展。
选择适合GEO的主题和话题，核心是围绕用户通过LLM进行的自然语言查询需求，结合内容的语义清晰度和结构化潜力。与传统SEO侧重关键词密度不同，GEO主题需优先满足AI模型对意图理解和信息抽取的需求，即主题应能自然拆解为问答形式，并包含明确的实体、关系和逻辑链。 例如，电商领域可选择“如何选择适合敏感肌的防晒霜”这类问题型主题，便于组织成分点解答并嵌入成分、肤质匹配等结构化信息；教育行业可围绕“2
大模型推荐结果是基于大语言模型（LLM）的语义理解和生成能力，为用户提供个性化、自然语言化的信息推荐；传统搜索排名则主要依赖关键词匹配和链接分析等算法，返回网页列表。两者核心区别在于：大模型推荐注重深层语义理解和上下文连贯性，能直接生成答案或整合信息；传统搜索排名侧重网页相关性排序，需用户自行筛选内容。 以电商平台为例，传统搜索排名会展示含“运动鞋”关键词的商品列表；大模型推荐则可能根据用户历史
GEO（大模型搜索引擎优化）是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐系统的优化方法，核心是让ChatGPT、Claude、Gemini等AI模型能准确理解、检索和呈现网站信息。与传统SEO侧重关键词排名不同，GEO更注重语义清晰度、结构化数据和自然语言问答格式，帮助AI高效抓取内容核心价值。 在实际应用中，企业可在官网设置FAQ板块，用自然问句形式组织产品信息，比如电商平台用“如何申请退换货？