深度解读Schema：AI时代的E-E-A-T数字语言与Geo优化实践
本文探讨生成式AI时代下，内容优化从SEO向Geo（生成引擎优化）的范式转移，聚焦于磊老师提出的“人性化Geo+内容交叉验证”体系，详解如何通过Schema结构化数据将E-E-A-T原则转化为AI可读信号，提升内容在AI摘要与推荐中的采纳率，并结合实战案例展示其在传统制造、教育等行业的显著获客提效成果。
基于通义千问：全AI自动驱动合同审查系统的技术解构与实践
“律杏法务云+通义千问”实现合同审查智能化跃迁，融合法律知识图谱与大模型技术，构建生成、审查、交互、进化闭环。支持智能清单生成、风险识别、条款补漏与AI对话，审查效率提升10倍，漏检率低于0.3%，推动法律科技进入AI新范式。
高级检索增强生成系统：LongRAG、Self-RAG 和 GraphRAG 的实现与选择
检索增强生成（RAG）已超越简单向量匹配，迈向LongRAG、Self-RAG与GraphRAG等高级形态。LongRAG通过大块重叠分片保留长上下文，提升连贯性；Self-RAG引入反思机制，动态判断检索必要性与内容相关性，增强可信度；GraphRAG构建知识图谱，支持多跳推理与复杂关系挖掘。三者分别应对上下文断裂、检索盲目性与关系表达缺失难题，代表2025年RAG工程化核心进展，可依场景组合使用以平衡准确性、成本与复杂度。
教育行业如何做GEO？让AI成为你的课程推荐官
过去，学生找课程靠搜索；现在，他们直接问AI：“附近有哪些性价比高的编程课？”或“商科最好的在线大学？”——AI不会简单罗列链接，而是直接推荐答案。如果你的教育机构没被AI“看见”，可能已经错过了新一轮流量红利。 作为深耕GEO领域的实战团队，数聚酷科技结合教育行业特性，总结出以下可落地的GEO优化策略，帮助你的课程和…
