上周二晚上八点，安全组同事突然在群里@我——"你们终端到服务端的数据是明文传输的，Wireshark一抓就看到了完整的用户数据。"我当时心里一紧，赶紧打开抓包工...

上周三下午三点，运维群里突然炸了——批量导出任务又把内存吃满了，Pod被OOM Killer干掉，重启了三次还是挂。老板在群里@我："这个导出功能上周不是刚优化...

公司新做的官网上线3个月了，百度site一下只收录了首页，内页一篇都没进去——这是很多企业站上线后都会遇到的问题。我之前负责一家ToB公司的官网，刚上线的时候也...

上周三下午快下班，运营跑过来甩了张截图，说批量导出物流查询结果直接把服务搞挂了，日志里一行java.lang.OutOfMemoryError: Java he...

前面的四道工序（查询理解、检索召回、重排排序、生成摘要）决定了一次问答里"企业有没有被推荐"。但GEO真正困难的地方在于：大模型不是静态系统，它会持续评估自己的...

用户最终看到的，不是一条链接列表，而是一段完整、流畅、带引用的文字答案。这段文字是流水线第四道工序的产物：生成与摘要（Generation & Synthesi...

检索召回把相关文档捞进了候选池，但候选池里可能有几十个甚至上百个信源——它们不可能全部进入最终答案。大模型流水线的第三道工序：重排排序（Ranking），决定谁...

当用户向大模型提一个需要外部信息的问题时，典型的检索增强生成（RAG）链路是这样的：