算法破解：大模型GEO排名机制与知识图谱增强
深入主流大模型底层，解密 RAG（检索增强生成）排名算法、实体权重计算逻辑与提权策略。帮助企业突破 AI 搜索流量瓶颈。
【底层逻辑】RAG 算法解密
为什么大模型偏爱你的竞品？拆解 AI 的高维向量检索机制。
• 余弦相似度：从关键词匹配到语义测距
• Chunking (分块) 对文本抓取的影响
• RAG 召回频次增益机制剖析
【图论攻防】实体权重与知识图谱
如何在大模型的知识网中建立你的品牌“专线”。
• 实体置信度 (Entity Confidence) 的培养
• 图谱投喂：逆向剥离竞品参数
• 权威节点挂载：借势国家标准与论文
【数据监控】SOV 声量份额
告别盲猜，精准量化您的 AI 搜索转化效果。
• 第一顺位提及率 (Top-1 Mention) 的重要性
• 正向情感与事实佐证率计算模型
• 盈达科技自动化算法探针实战