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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。

GraphRAG是微软研究院提出的基于知识图谱的新一代RAG技术，通过从文档中提取实体和关系构建知识图谱，在图谱上进行检索和推理，突破了传统向量检索的扁平文本限制，为GEO带来基于实体关系的优化新范式。