RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)，即检索增强生成，是一种将信息检索技术与大语言模型生成技术相结合的高级AI架构。其工作流程是：首先根据用户问题从外部知识库（如公司文档、数据库、网页）中检索最相关的信息片段，然后将这些检索到的真实、最新的信息作为上下文提供给大模型，最后让模型基于这些权威信息生成更准确、可靠且可追溯的答案，有效缓解了模型的“幻觉”问题。
GEO(GenerativeEngineOptimization)视角下的解读：
GEO在技术本质上就是为RAGpipeline进行优化。你的网站、知识库、产品手册等就是那个“外部知识库”。GEO的所有工作（如提供结构化数据、保证内容权威性、优化事实准确性）都是为了增加你的内容被RAG系统“检索”并“增强”到最终答案中的概率。理解RAG是理解GEO底层逻辑的关键。
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