一、RAG是什么

RAG全称是Retrieval-Augmented Generation，即检索增强生成。大模型在回答前会先从外部资料中召回相关信息，再结合用户问题生成答案。

二、影响推荐的关键环节

• 召回：内容是否与用户问题语义相关
• 可信度：信源是否权威、一致、可验证
• 生成：信息是否结构化、清晰、容易被提取
• 排序：AI会综合相关度与权威度决定推荐顺序

三、GEO如何对应RAG

GEO通过语义内容提升召回，通过权威信源提升可信度，通过知识图谱和结构化表达提升生成质量。

常见问题

行动建议

理解RAG之后，你会发现GEO的核心是让品牌成为AI愿意检索和引用的信源。