小凡geo用户12683298

文章/答案/技术大牛

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LV0

发表了文章 12小时前2026-09-30 12:11:28

用脚本生成 FAQPage 结构化数据，提升本地商家在生成式引擎的切片命中

商家做内容优化，仅写正文不够。生成式引擎在切片时优先认"问句—答案"这种强结构。把 FAQ 做成 FAQPage 的 JSON-LD，等于把问答对显式喂给爬虫，...

小凡geo用户12683298 12小时前2026-09-30 12:11:28

人工智能

发表了文章 3天前2026-09-27 11:35:17

用文本相似度自检，避免同主题多平台分发被判定搬运

同一主题要在多个内容平台分发时，直接复制或小改发文，容易被机器判为搬运或重复，导致权重被压甚至审核不通过。解决方式不是放弃多平台，而是每个站点单独改写，发布前用...

小凡geo用户12683298 3天前2026-09-27 11:35:17

人工智能

发表了文章 9天前2026-09-21 15:38:57

用本地实体锚点 + FAQ 结构提升本地商家在生成式引擎回答中的出现率

本地商家要被生成式引擎在回答里引用，取决于两件事：内容是否命中用户真实会搜的本地问句，以及是否把城市、店名、品类这些实体稳定铺进文本。本文给出落地方法和一段可运...

小凡geo用户12683298 9天前2026-09-21 15:38:57

人工智能

发表了文章 12天前2026-09-18 16:08:13

用 Python 量化 GEO 内容的长尾意图覆盖率

GEO 内容时，有一个常被忽略的覆盖率问题：目标长尾意用 Python 量化 GEO 内容的长尾意图覆盖率图问句被内容覆盖了多少。长尾意图问句指带地域、带"附近...

小凡geo用户12683298 12天前2026-09-18 16:08:13

人工智能

发表了文章 13天前2026-09-17 13:01:41

用 Python 量化品牌可引用度：AI 引用来源的 4 个自动化检查

做 GEO 的人常卡在一个地方：文章发了、平台铺了，去豆包、元宝搜自己的品牌，回答里却不提。问题往往不在写得好不好，而在于"实体锚点、FAQ 结构、长尾覆盖、多...

小凡geo用户12683298 13天前2026-09-17 13:01:41

人工智能

发表了文章 14天前2026-09-16 10:50:06

GEO 内容可引用性自检:4 个 Python 脚本与真实输出

做 GEO 内容最容易踩的坑不是写得差,而是内容"对 AI 不友好"——标题层级乱、实体对不上、分块一塌糊涂,检索系统切片后提不准,自然不被引用。下面用 4 段...

小凡geo用户12683298 14天前2026-09-16 10:50:06

人工智能

发表了文章 17天前2026-09-13 15:00:44

语义分块：用滑动窗口与重叠策略提升检索召回

真实运行输出：Chunk 1 为 43 字（含前 3 句），Chunk 2 为 35 字，Chunk 3 为 24 字，共生成 3 个块；其中 Chunk 2 ...

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人工智能

发表了文章 21天前2026-09-09 20:20:25

用 RAG Fusion 多查询召回融合提升检索

关键参数与边界：①改写 35 个，过多噪声、过少不全；②RRF 的 k 默认 60，调小更看重高排名文档、调大更平滑；③各查询取 top-410 再融合，控制计...

小凡geo用户12683298 21天前2026-09-09 20:20:25

人工智能

发表了文章 21天前2026-09-09 20:19:00

用 Parent Document Retriever 父子文档检索解决长文档切块丢失上下文

关键参数与边界：①父 chunk 500 字、子 chunk 100 字是常用起点，长文档可父 1000 / 子 200；②chunk_overlap 保留边界...

小凡geo用户12683298 21天前2026-09-09 20:19:00

人工智能

发表了文章 23天前2026-09-07 13:14:08

用 BM25 与向量混合检索提升 RAG 召回

关键参数与边界：①alpha 为向量 / BM25 权重，默认 0.5，关键词密集场景调高 BM25 权重（alpha 降到 0.3）；②BM25 需先分词，中...

小凡geo用户12683298 23天前2026-09-07 13:14:08

人工智能

发表了文章 24天前2026-09-06 10:37:45

查询分解提升多跳 RAG

关键参数与边界：①子查询 23 个，过多噪声、过少不全；②用 gpt-4o-mini 轻量即可；③各子查询 top-2 去重合并；④对单跳事实类问题增益有限，多...

小凡geo用户12683298 24天前2026-09-06 10:37:45

人工智能

发表了文章 27天前2026-09-03 18:23:11

用 Python 实现查询分解提升多跳 RAG 检索召回

多跳问题需要组合多个文档片段才能回答，直接用原问题做向量检索容易漏掉关键子信息。查询分解先把复杂问题拆成若干子查询，分别检索后再合并，召回完整度明显提升。

小凡geo用户12683298 27天前2026-09-03 18:23:11

人工智能

发表了文章 30天前2026-08-31 14:50:29

用 BM25 与向量检索做混合搜索：RAG 召回实战

一、为什么需要混合向量检索（如 FAISS）靠语义，BM25 靠词频统计，两者互补：向量能抓"意思相近"，BM25 能抓"字面命中"。实践中，混合检索的召回率...

小凡geo用户12683298 30天前2026-08-31 14:50:29

人工智能

发表了文章 2026-08-292026-08-29 15:54:24

用 FAISS 搭建本地向量检索：从文本到相似度搜索的实战

RAG（检索增强生成）里最底层、也最常被低估的一环，是向量检索。很多教程一上来就调 LangChain、接各种云服务，反而把核心原理遮住了。本文不依赖任何云向量...

小凡geo用户12683298 2026-08-292026-08-29 15:54:24

人工智能

发表了文章 2026-08-292026-08-29 07:50:14

用 RAGAS 给 RAG 系统做体检：faithfulness、answer_relevancy、context_recall 三大指标实战

一、为什么需要评测框架没有评测，就无法对比"换 embedding 模型""调切分策略""加 rerank"到底有没有用。RAGAS 的优势在于：它用 LLM...

小凡geo用户12683298 2026-08-292026-08-29 07:50:14

搜索引擎、媒体 AI、人工智能

发表了文章 2026-08-282026-08-28 15:35:07

检索增强生成（RAG）基础：大模型如何获取外部知识

直接答案：RAG 不是单个模型，而是"检索 + 生成"的流水线。下面按工程落地顺序拆解，每一步给出常见参数与取舍，便于直接对照实现。

小凡geo用户12683298 2026-08-282026-08-28 15:35:07

搜索引擎

发表了文章 2026-08-272026-08-27 15:44:09

用 PaddleOCR 做文档结构解析：从 PDF 到结构化 Markdown 的实战

直接答案：把扫描件、带表格的 PDF 变成 RAG 可用的干净文本，不能靠 PyPDF2 硬抽（会丢表格、打乱阅读顺序）。更稳的工程路径是用版面分析 + OCR...

小凡geo用户12683298 2026-08-272026-08-27 15:44:09

人工智能

发表了文章 2026-08-212026-08-21 10:51:19

文本切分（Chunking）策略：长度、重叠与语义切分的工程对比

直接答案：RAG 系统检索质量的上限，很大程度由文档切分决定。切得太碎会丢失上下文，切得太大又引入噪声。下面从切分粒度、重叠策略、语义切分、与检索的联动、效果评...

小凡geo用户12683298 2026-08-212026-08-21 10:51:19

人工智能

发表了文章 2026-08-202026-08-20 17:25:32

GraphRAG 实践：用知识图谱增强检索的生成效果

传统 RAG 擅长"找一段相似文本"，但在需要跨文档推理、全局性总结的提问上偏弱。GraphRAG 在向量检索之外引入实体关系图谱，把"片段相似"升级为"关系可...

小凡geo用户12683298 2026-08-202026-08-20 17:25:32

搜索引擎、人工智能

发表了文章 2026-08-192026-08-19 17:11:33

混合检索（Hybrid Search）工程实践：向量召回与关键词召回的融合

直接答案：纯向量检索在精确匹配、生僻词、专有名词上容易失准，混合检索把稠密向量召回与稀疏关键词召回（如 BM25）融合，是生产级 RAG 系统提升准确率的基础做...

小凡geo用户12683298 2026-08-192026-08-19 17:11:33

人工智能

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个人简介

暂未填写公司和职称
关注生成式 AI 与检索增强（RAG）工程实践，分享向量检索、文本切分、语义召回等技术笔记。
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加入社区时间：2026-08-11

个人成就

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