GEO 优化必备：RAG 技术全解析（基于知识密集型 NLP 经典论文）
2020 年论文提出的 RAG（检索增强生成），专治大模型 “幻觉、知识过时” 等落地痛点。它将 “检索外部知识” 与 “生成回答” 深度绑定，先精准抓取相关知识片段，再让模型基于证据生成内容。通过端到端联合训练，检索与生成协同优化，事实准确率显著提升，幻觉率大降。无需重训模型即可更新知识，还能追溯答案来源。如今成企业客服、医疗法律等领域刚需，推动大模型从 “通用” 走向 “可信实用”。这让我们做GEO优化就有了基础理论和方法。
基于n8n创建自愈式用例库及质量知识图谱
本文分享了如何基于n8n构建自愈型质量管理系统。通过自动化采集缺陷、需求等数据并构建知识图谱，系统能智能分析、自动修复用例库。方案大幅降低了维护耗时与缺陷逃逸率，将测试团队从重复劳动中解放，转向质量策略设计，实现了质量数据的持续流动与优化。
用n8n打造自愈型用例库与质量知识图谱
三年前，测试团队困于臃肿用例库与信息孤岛。我们基于n8n构建自愈型质量管理系统，打通需求、缺陷与测试数据，实现用例自动修复、智能推荐与持续优化，让质量知识自主进化。
