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向量嵌入（Embedding）是AI语义检索的技术基础，将文本转换为高维向量表示，通过向量空间距离衡量语义相似度，嵌入质量直接决定RAG检索准确率。内容优化需要适配嵌入模型特性，从原子段落、术语一致性、分块策略等维度优化向量表示质量。

RAG上下文工程是2025-2026年GEO的核心技术能力，涵盖文本分块策略、上下文排序优化、稠密与稀疏混合检索三大关键领域，直接决定内容被AI检索和引用的概率，Cornell Tech研究显示上下文排序本身可使多跳推理准确率波动28%。