生成式搜索中的向量空间锚定实践：一次医疗GEO工程的技术拆解
本文基于真实医疗案例，从技术视角解析生成式搜索优化（GEO）：通过知识图谱构建、Embedding维度压缩（1536→1024维）、RAG幻觉控制与Schema结构化，提升向量召回与引用稳定性。5个月实测显示AI可见度+26%、SOV+133%、幻觉率下降13%。（239字）
大模型应用：近似最近邻搜索（ANN）算法驱动向量数据库的高效检索.29
本文深入解析向量检索核心：精确最近邻（Brute-force）与近似最近邻（ANN）算法。详述BF原理、计算方式及性能瓶颈；系统对比KD-Tree、Ball-Tree、LSH、HNSW等ANN算法原理、特性与适用场景，并结合RAG与大模型长上下文应用，揭示其在AI时代的关键支撑作用。
智能体全栈构建实操：OpenClaw部署+Agent Skills+Seedance+RAG从入门到实战
AI智能体的发展正从单一的聊天交互走向多能力融合的自主行动阶段，而OpenClaw作为开源的智能体编排框架，凭借极强的工具整合能力、灵活的技能扩展体系，成为连接Agent Skills、RAG检索增强生成、Seedance多模态视频生成的核心枢纽。本文基于智能体构建实战体系，从AI Agent基础理论出发，详解OpenClaw环境搭建、Agent核心技能拆解、RAG知识库构建，最终落地**Seedance+RAG+OpenClaw**的AI影视广告创意助手综合案例，同时附上**阿里云OpenClaw(Clawdbot)极速部署步骤**与可直接复用的代码命令，覆盖从基础操作到企业级案例的全流程，
大模型应用：面向结构化表格的 RAG 实践：技术架构与特性解析.26
本文提出面向结构化表格的RAG新模式，突破传统RAG将表格转为纯文本导致语义丢失、多表融合低效、版本兼容性差等瓶颈。通过结构化解析、元数据增强、向量索引优化与精细化检索，实现行列语义保留、跨表关联查询及本地轻量化部署，显著提升财务、政务等场景下Excel/CSV数据的检索精度与问答质量。
