# GEOZ | GEO生成式引擎优化与AI技术

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- [RAG 并非银弹：何时该选传统搜索或微调](https://geoz.com.cn/article/rag-bing-fei-yin-tan-he-shi-gai-xuan-chuan-tong-sou-suo-huo-wei-tiao): RAG通过检索外部知识库来增强大模型回答，弥补知识过时和私有数据访问问题，同时减少幻觉。本文详细拆解RAG的工作原理、Embedding和相似度计算，并对比传统搜索、微调与长上下文方案。RAG并非银弹，检索质量、延迟和成本都是真实挑战，生产落地需持续优化评估。
- [上下文工程落地实战：为什么塞满窗口反而让 Agent 变笨](https://geoz.com.cn/article/shang-xia-wen-gong-cheng-luo-di-shi-zhan-wei-shen-me-sai-man-chuang-kou-fan-er-rang-agent-bian-ben): 上下文工程（Context Engineering）关注的是每次调用 LLM 之前，窗口里该放哪些信息、用什么结构放、什么时候放、什么时候撤。它和 Prompt Engineering 的区别在于：后者关心指令怎么写，前者关心调用前的信息组装。文章系统讲解了上下文失效的原因、评估指标、运行时加载策略、长任务上下文管理，以及工程落地的五个模块和原则。
- [上下文窗口越大越好？Agent 稳定用上资料的真正门槛](https://geoz.com.cn/article/shang-xia-wen-chuang-kou-yue-da-yue-hao-agent-wen-ding-yong-shang-zi-liao-de-zhen-zheng-men-kan): 上下文窗口能装更多资料，不代表 Agent 会稳定利用这些资料。Context Engineering 处理的是调用前的信息组装：哪些规则进入消息、哪些证据按需检索、哪些工具可见、历史何时压缩。本文从原理、失效原因、评估指标到运行时加载策略和长任务处理，系统讲解如何让 Agent 真正用好上下文。
- [Gemma 4 上 Cloud Run：单文件 MCP 服务器包办部署与压测，顺带踩了 FastMCP 改名坑](https://geoz.com.cn/article/gemma-4-shang-cloud-run-dan-wen-jian-mcp-fu-wu-qi-bao-ban-bu-shu-yu-ya-ce-shun-dai-cai-le-fastmcp-gai-ming-keng): 这是一份分步部署教程：把 Gemma 4 E2B 模型经由 vLLM 部署到 Cloud Run 上的 NVIDIA L4 GPU，并配一套单文件 Python MCP 服务器，在 Claude Code 里完成权重暂存、部署、健康检查、基准测试与销毁。文中还完整记录了一次真实踩坑——mcp 2.x 把 FastMCP 改名为 MCPServer，全新 pip install 后服务导入即崩溃，以及如何在不降级全局 Python 环境的前提下完成迁移。
- [实测13.7万站点：llms.txt对AI流量几乎无效](https://geoz.com.cn/article/shi-ce-13-7-wan-zhan-dian-llms-txt-dui-ai-liu-liang-ji-hu-wu-xiao): llms.txt部署成本极低，但实测表明绝大多数站点部署后AI流量无显著变化，真正起作用的仍是可抽取内容、外部背书等技术。它应被视为基础设施而非增长策略，开发者工具站可认真投入，普通站用插件顺手生成即可。

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