RAG 检索增强生成：让品牌内容被 AI 真正”看见”的技术原理

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是当前主流大模型回答用户问题的核心架构：

1. 用户提问后，模型先在向量数据库中检索相关内容
2. 把检索到的内容作为上下文，和用户问题一起交给大模型
3. 大模型基于上下文生成最终回答

这意味着：你的内容能不能被检索到，决定了 AI 会不会引用你。

我们的 GEO 优化方法论，正是围绕这个原理展开——从内容结构化、权威性信号、向量语义清晰度三个维度系统提升品牌的可检索性。