百科
向量检索
向量检索把文本等内容转换成高维向量,按向量间的「距离」找语义相近的结果,而不依赖字面关键词匹配。它是语义搜索与 RAG 的底层能力之一,能召回「意思相近、用词不同」的内容。
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向量检索把文本等内容转换成高维向量,按向量间的「距离」找语义相近的结果,而不依赖字面关键词匹配。它是语义搜索与 RAG 的底层能力之一,能召回「意思相近、用词不同」的内容。
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Speakable 是告诉语音助手、AI 朗读功能「页面中哪些段落适合被直接念出来」的结构化标记,用 JSON-LD 声明对应的选择器。它让适合朗读的简洁段落优先被语音与 AI 场景引用。
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答案引擎优化指针对「直接给答案」的搜索形态(精选摘要、AI 问答、语音助手)做优化,让页面成为那个被直接引用的答案来源。它强调问答式、结论明确、易于片段抽取的内容组织。
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实体识别是从文本中辨认出人名、公司、地点、产品等「实体」并归类打标签的技术,是机器理解内容、构建知识图谱的基础环节之一。它帮助系统知道「文中提到的是哪个具体事物」。
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语义搜索不只看关键词字面,而尝试理解查询背后的真实含义与上下文,返回「意思对得上」的结果。它依赖语言模型对语义的把握,让搜索更接近理解人真正想问什么。
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知识图谱用「实体—关系」的方式组织知识,如把品牌、公司、人物、产品及其关联以结构化形式连接起来。搜索引擎借此理解概念之间的关系,并在结果中展示知识面板等增强信息。
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检索增强生成(RAG)是让大模型在回答前先从外部知识库或网络检索相关内容、再据此生成答案的机制。它能减少模型「凭空编造」、提升事实性与时效性,也是 AI 搜索引用网页内容的常见实现方式。
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大语言模型是基于海量文本训练、能理解和生成自然语言的人工智能模型,是智能问答、内容生成与 AI 搜索背后的核心技术。它通过预测与关联海量语料,实现对问题的理解与作答。
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llms.txt 是一种面向大模型的站点说明文件的社区约定:放在站点根路径,用结构化文本概述网站是什么、有哪些关键内容,方便 AI 抓取程序快速理解并索引站点。它与 robots.txt、sitemap 一起构成对机器友好的一类基础设施。
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GEO(生成式引擎优化)是面向 ChatGPT、Perplexity、豆包、Kimi 等生成式 AI 的内容优化方法,目标是让品牌与页面被这些 AI 引擎理解、检索并引用到它给出的答案里。它与传统 SEO 相连但侧重不同:SEO 争排名,GEO 争「被 AI 当成答案来源」。
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