探源者 GEO 全链路评估框架 --面向 AI 搜索时代的品牌可见度量化方法论
随着大语言模型（LLMs）与生成式搜索引擎的普及，传统 SEO 正逐渐向生成式引擎优化（GEO）转变。然而，当前业界缺乏对品牌在 AI 搜索中可见度的系统性量化评估方法。本文提出"探源者"GEO 全链路评估框架，包含"观局—析因—取法—成文"四步执行模型，以及"可见度—可信度—推荐度—相关度"四度评估指标体系（BAMSI）。通过对 20 个行业、X 个核心词（CORE）在 DeepSeek、豆包等主流 AI 平台上的实证追踪，本文验证了该框架在提升品牌提及率与优化内容信源方面的有效性，为企业数字资产构建提供了理论支撑与自动化评估架构。
技术揭秘：阿里云 Elasticsearch 云原生向量引擎如何登顶 VectorDBBench
摘要： 阿里云 Elasticsearch 在 ES 9.4 上以 FalconSeek HNSW 重构从候选生成、批量计算到原始向量重排的端到端路径。在 VectorDBBench 压测中，Cohere10M、Top10、Recall 约 0.98 时，查询吞吐达到 82,520.18 QPS，独立延迟测试中的 P99 为 1.8 ms。本文展开介绍了带来这些结果背后的技术细节。
关键词： FalconSeek HNSW、VectorDBBench、Elasticsearch、向量检索、HNSW、AI Search
从 VDBBench 到 MMEB 榜首：阿里云 AI Search 从引擎到模型的全栈优化
当 Agent 开始进入生产环境，搜索正在从“找到相关文档”的工具，升级为持续供给高质量上下文的基础设施。面向这一变化，AI Search 也不再只是一个搜索引擎，而是贯穿模型理解、向量与全文召回、混合检索、融合重排和引擎执行的完整链路。近期，阿里云 AI Search 在 VDBBench 向量检索、Big5 与 Tantivy 传统检索，以及 MMEB 多模态文档检索等评测中取得一系列突破。这些结果背后，是阿里云从 Elasticsearch 自研引擎到多模态 Embedding 模型的全栈优化。
关键词： AI Search、Agent、FalconSeek、向量检索、混合检索、多模态
Lake Search：ES x Paimon 让湖上多模态数据可搜可用
当图片、视频、文本和向量在 Paimon 中增长到 PB 级，传统“同步到湖外再建索引”的方式，会让搜索面临数据就绪慢、第二份事实数据成本高和版本治理复杂等问题。本文介绍阿里云 Elasticsearch 9.4 Search Lake 如何直接挂载与 Paimon 表版本关联的 Global Index，在不复制事实数据的前提下提供 BM25、kNN、结构化过滤、排序与聚合能力，并结合多模态样本湖场景拆解方案架构、Demo 及性能与成本取舍。
关键词：Search Lake、Apache Paimon、Elasticsearch 9.4、Global Index、OpenLake、多模态检索
