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RAG

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AI 什么时候才"知道"你的内容：知识截止、Grounding 与实时搜索

LLM有两种知识：训练时记住的参数知识，和实时检索的外部内容。搞清楚AI什么时候用记忆、什么时候搜索，你才知道自己的内容到底有没有机会被引用。

RAG系统不会把整个网页塞进LLM，而是先切成几百token的小块。你的内容结构直接决定了chunk质量，chunk质量直接决定检索成败。

RAG是所有AI搜索引擎的核心架构。你的内容能不能被AI引用，取决于它能不能在RAG管道的每个环节活下来——爬取、切块、向量化、检索、精排、生成。

LLM的核心机制——预测下一个token——直接决定了AI会引用谁的内容。理解训练、推理、上下文窗口和RAG这四个概念，是做GEO的技术基础。

RAG、向量嵌入、Chunking、Share of Model……GEO涉及的术语横跨AI技术和搜索营销两个领域。这份术语表用大白话解释每个概念，附带实操场景，方便随时查阅。

所有AI搜索引擎都基于RAG机制，但Perplexity、ChatGPT、Google AI Overviews的检索逻辑、引用偏好和内容选择标准截然不同。本文拆解每个平台的工作原理，帮你理解为什么同一篇内容在不同平台的被引用率差异如此之大。