RAG（检索增强生成）是一种结合信息检索与生成式AI的技术，它让语言模型在生成回答前先从外部知识库中检索相关信息。与传统纯生成模型不同，RAG能动态引入最新或特定领域数据，避免模型依赖训练时的固定知识，从而提高回答的准确性和时效性。
在实际应用中，RAG常用于智能客服系统，例如电商平台通过检索商品手册和用户反馈，让AI快速生成准确的售后解答；企业内部知识库也会采用RAG，员工提问时系统自动调取文档资料，生成定制化回复。
RAG的优势在于降低模型幻觉风险，适用于法律、医疗等对准确性要求高的领域。但它依赖高质量检索系统，且处理复杂推理任务时能力有限。未来随着多模态检索和实时数据整合技术的发展，RAG有望在智能问答、内容创作等场景发挥更大作用。
LLaMA（Large Language Model Meta AI）是Meta公司开发的开源大型语言模型系列，基于Transformer架构，通过海量文本数据训练，具备文本生成、理解、翻译等自然语言处理能力。与闭源模型（如GPT-4）不同，LLaMA注重模型轻量化与可访问性，允许研究机构和开发者微调以适应特定场景，平衡性能与部署成本。 LLaMA广泛应用于科研领域，助力自然语言处理模型的安全性
监控来自大模型搜索的流量是指追踪和分析用户通过LLM（如ChatGPT、Claude）等AI工具获取网站信息所产生的访问数据，与传统搜索引擎流量的区别在于大模型可能直接引用内容而不触发常规点击，因此需通过特殊指标识别。其核心是通过技术手段捕捉大模型访问痕迹、解析引用来源，并关联用户查询意图。 实践中，常见方法包括在robots.txt中设置AI爬虫识别规则，或使用专用分析工具（如Original
为GEO挑选合适的关键词，是指选择能被LLM准确识别并关联用户查询意图的词汇或短语，核心在于语义匹配而非传统SEO的关键词密度。与SEO关键词侧重搜索引擎算法不同，GEO关键词需贴合LLM理解逻辑，注重上下文相关性和自然语言表达，确保模型能精准定位并呈现内容。 例如，电商平台为GEO优化时，不会仅用“便宜跑鞋”，而会选择“适合初学者的高性价比减震跑鞋推荐”这类包含场景和意图的长尾问句；教育机构可