GEO不是传统SEO，它不追求关键词密度，而是让内容语义与用户需求语义高度对齐。
当前GEO最主流的架构是RAG（检索增强生成）。检索精度直接决定生成质量。
向量数据库的检索精度、速度、稳定性，直接决定了GEO系统的质量、用户体验与规模化能力。
去除无效信息、保证内容纯粹，为后续的文本分块与向量化做好准备。
按语义完整性切块，一个块只表达一个主题、一个知识点。
使用Embedding模型将文本块转为向量，实现语义的数字化。
将向量、原文、元数据统一存入向量数据库，形成可检索、可管理、可维护的语义内容库。
为了实现百万、千万级数据的毫秒级检索，必须创建合适的向量索引。
GEO是工程化系统，需要通过真实用户查询测试效果，不断调整参数，持续提升匹配精度与系统性能。
根据业务规模、并发需求、运维能力选择合适的产品。
硬件配置直接影响向量数据库的运行速度、稳定性与并发能力。
根据业务场景选择合适的部署模式，生产环境需重点保障高可用与稳定性。