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title: "LLM模型：网站的内容信息要符合RAG的知识库"
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RAG（检索增强生成“Retrieval-Augmented Generation”）是现在AI搜索以及生成引擎的主要特性之一，其核心原理是检索、增强、生成，而且已经分别有多种技术特征的RAG功效，是网站执行GEO必须要面对的工作事项。

## prompt
提示词（prompt），其实就是用户提问或是搜索的需求，这在GEO方面是语义词、在SEO方面是标题词，那么网站的页面就应该具有prompt的特定属性，最简单的方法就是用关键字，所以页面的标题要有主次、核心、附小的多用途辐射影响度。

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## context
上下文（context），这主要就是内容信息，但是要知道这是拆分和翻译的交互特性，也就是网站的内容信息要具有语义的拆分和字意的翻译，用SEO思维去理解就是文章及内容要有连贯性，符合GEO场景的拼接现象，所以网站页面的正文要具有context锚点。

**RAG在很大程度就是加强SEO文章的语义化和拆解度。**

我们不需要像编程行业那样去看待和理解RAG，因为工作的方向和取向是完全不同，所以在认知层面和思考方面就要有自身归属的范畴，而实际上我们要做的就是掌握RAG知识库的运作模式，然后知晓网站要如何正确做好GEO的效果。

但是事实上我们要做的就是把需要做SEO的文章加强语义化和拆解度，以便于LLM模型和MCP协议能够准确的识别并且入库，虽然网站可以用API接口进行主动推送，但是不太成熟且有运维成本和风险，所以还是稳健的用前端满足RAG的标准。

**结语：**其实以前我给学员的教学培训都涉及到这些相关的知识（代码优化、标题构思、文章撰写、语义布局、词汇布控），但是还需实践练习才能提升执行的能力水平，所以有必要清楚的知道自己要做什么，就像是你要知道路要如何才能走向成功。