2025年，全球信息检索行为正经历根本性转变。Gartner数据显示，超过63%的用户通过生成式AI工具（如ChatGPT、DeepSeek、天工AI）获取综合信息，传统搜索引擎的流量被AI摘要截流达26%。这种变革催生了生成式引擎优化（Generative Engine Optimization, GEO）这一新兴领域——其核心目标不再是通过关键词匹配提升网页排名，而是通过结构化数据、语义关联和权威性建设，使内容成为AI生成答案的”标准引用源”。
作为国内首款集成千亿级大语言模型的搜索引擎，天工AI凭借其独特的混合专家模型（MoE）架构和RAG（检索增强生成）技术，成为研究GEO实践的理想平台。本文将从技术原理、优化策略、行业应用三个维度，深度解析GEO与天工AI搜索的协同进化路径。
一、GEO的技术基石：破解AI内容引用逻辑
1.1 RAG架构下的信息处理范式
天工AI采用的RAG技术架构，通过动态知识库检索与生成模型融合，解决了传统AI的”幻觉”问题。其工作流程可分为四个阶段：
- 语义切片：将用户查询”2025年新能源汽车电池技术趋势”拆解为”续航里程”、”充电效率”、”低温性能”等检索维度
- 全网抓取：通过天工大模型爬取学术论文、行业白皮书、企业技术文档等结构化数据源
- 内容筛选：基于EEAT（专业性、权威性、可信度）原则过滤低质内容，例如优先引用《中国汽车动力电池产业创新联盟》的权威报告
- 语义生成：整合筛选后的信息，植入行业共识与品牌认知，形成如”某品牌CTP3.0技术使冬季续航衰减降低40%”的精准回答
这种架构使天工AI在医疗领域的疾病解决方案推荐中，通过优化200份技术文档（添加DOI引用+结构化问答），将DeepSeek平台的推荐率从12%提升至68%。
1.2 多模态内容解析机制
天工AI的CLIP模型实现了文本、图像、视频的跨模
原文链接：https://blog.csdn.net/zhaosbscs/article/details/149689107?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522c567c6ef395310a2246b3312e2ce98a4%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=c567c6ef395310a2246b3312e2ce98a4&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-14-149689107-null-null.nonecase&utm_term=%E7%94%9F%E6%88%90%E5%BC%8F%E5%BC%95%E6%93%8E%E4%BC%98%E5%8C%96
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