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AI 搜索的底层“喂料”工程:如何通过高质量语料构建 RAG 语义护城河?

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AI市场观察
发布2025-12-22 11:01:21
发布2025-12-22 11:01:21
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概述
在 LLM(大模型)重构搜索范式的今天,RAG(检索增强生成)已经成为 AI 搜索引擎(如 DeepSeek、Kimi、腾讯元宝等)的核心架构。对于技术团队而言,GEO(生成式引擎优化)的本质不再是传统的关键词博弈,而是一场关于“高质量语料投喂”的工程竞赛。

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、 RAG 架构中的“数据偏好”:AI 到底喜欢什么样的信息?
  • 二、 工程实践中的挑战:规模与一致性的矛盾
  • 三、 技术切入:星链引擎在语料工程中的自动化实践
    • 1. 基于 Agent 的大规模内容矩阵生产
    • 2. 语义一致性与多模态输出
    • 3. 账号安全与风控的底层保障
  • 四、 结语:从营销工具到 AI 基础设施
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