<h2>RAG是什么</h2><p>RAG全称Retrieval-Augmented Generation,中文叫检索增强生成。这是大语言模型获取训练数据截止日期之后信息的核心技术。</p><p>简单说:大模型本身的知识是训练时固化的,不知道最新信息。当用户问一个需要最新信息的问题时,AI会先去网上检索相关内容,然后基于检索到的内容生成回答。这个先检索、再生成的过程,就是RAG。</p><h2>RAG的工作流程</h2><p><strong>1.用户提问:</strong>用户问AI一个问题。<strong>2.意图识别:</strong>AI判断这个问题需不需要查实时信息。<strong>3.检索:</strong>AI根据问题关键词,在搜索引擎或自己的索引中检索相关网页。<strong>4.内容筛选:</strong>AI从检索结果中筛选最相关、最可信的内容。<strong>5.生成回答:</strong>AI基于筛选出的内容,组织成自然语言回答给用户。</p><h2>RAG和GEO的关系</h2><p>GEO做的所有事情,本质上都是为了让你的内容在RAG的第3步和第4步被选中。你的内容越专业、越结构化、越可信,AI在检索时就越容易找到你,在筛选时就越容易选中你。</p><p>这就是为什么GEO的核心是内容——因为RAG最终还是靠内容来生成回答。</p>