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LLM 搜索底层协议探析:如何通过 RAG 架构实现高置信度的知识分发?

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AI市场观察
发布2025-12-17 18:20:40
发布2025-12-17 18:20:40
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概述
生成式 AI 搜索(如 DeepSeek、Perplexity 等)正在重新定义我们与信息交互的方式。与传统搜索引擎返回网页列表不同,AI 搜索通过对海量非结构化数据进行实时向量化、检索和合成,直接向用户交付“结论”。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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  • 一、 AI 搜索的底层动力:RAG 架构的流水线处理
  • 二、 GEO 优化的技术演进:从“内容为王”到“信源为王”
  • 三、 星链引擎在 GEO 工程中的技术实践
    • 1. 基于 Agent 的内容矩阵自动化(Automation Engine)
    • 2. 跨平台信源一致性与风险管理(Risk & Consistency)
  • 四、 技术洞察:GEO 是品牌在 AI 时代的“生存基建”
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