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在2025智能大会暨第18届中国R会议上,火山引擎专家分享了Data Agent在业务数据分析中的性能调优实践。报告指出,数据分析正从传统商业智能向数据智能体跃迁,其核心能力扩展到复杂任务的自主执行与决策。Data Agent通过工具生态、运行时管理与安全环境设计,实现全场景覆盖,具备多步骤任务规划与动态调整能力,显著降低企业数据分析门槛并提升洞察效率。未来该技术将融合多模态理解与实时计算能力,在金融、制造、医疗等领域形成规模化落地,成为企业数据价值释放的核心引擎。
GEO(生成式引擎优化)是AI时代的流量新密码。随着生成式AI全面渗透信息获取场景,传统搜索引擎优化(SEO)正在被GEO所补充甚至部分取代。截至2025年,中国AI搜索用户规模已超6.5亿,文心一言、豆包等平台日均处理查询超过20亿次,用户已经从“翻页搜索”转向“对话获取答案”。 与传统SEO关注网页排名不同,GEO的核心目标是让品牌内容被AI优先引用和推荐。研究表明,72%�
本文系统介绍了生成式引擎优化(GEO)这一新兴概念。GEO旨在通过优化内容结构、提升语义丰富度和权威性,增强内容在AI生成答案中的可见性和引用率。与关注关键词排名的传统SEO不同,GEO聚焦三大转变:从排名思维转向引用思维,从关键词优化转向语义优化,从流量思维转向信任思维。文章详细解析了GEO的三大核心逻辑(结构化内容、权威信号、语义丰富度)、五大实用技巧(构建FAQ、数据支撑、场景化建议、时效维护、内容网络),并指出当前面临的算法黑盒、效果滞后等挑战。最后强调GEO需通过专业检测工具持续验证优化效果,是企业抢占AI时代流量红利的关键利器。
随着生成式AI工具普及,传统SEO已不足以应对"零点击搜索"趋势。生成式引擎优化(GEO)应运而生,其核心是让内容被AI模型引用而非仅追求搜索排名。GEO通过优化内容结构(问答式标题、结构化数据)、增强语义权威性、添加技术标记(Schema)等策略,使内容更易被AI抓取引用。数据显示GEO可将内容可见性提升40%,建议企业将GEO思维融入长期内容战略,使用AIBase等工具监控
在AI搜索时代,传统SEO正被生成引擎优化(GEO)重塑。内容能否被AI“理解”并引用成为流量关键,而GEO策略需依赖专门的AI排名查询工具。文章指出,AI助手直接生成摘要而非链接列表,评估维度与SEO完全不同,需关注语义相关性、权威性和结构化程度。AIBase平台的GEO排名查询工具能模拟主流AI提问,检测内容曝光频率与上下文位置,支持竞品对比和中文场景优化。优化建议包�
StarRocks是一款高性能实时分析数据库,通过三大核心技术解决海量数据分析难题:1)向量化执行引擎,采用批处理方式减少CPU开销,支持SIMD指令集加速计算;2)CBO优化器,基于统计信息智能选择最优执行计划,支持复杂查询改写和物化视图优化;3)列式存储结构,结合稀疏索引和Bitmap索引提升I/O效率。其企业级产品镜舟数据库在此基础上增强多租户隔离、RBAC权限控制等特性
通信数据专家吴慧影深耕智能通信领域,提出"跨域通信数据分析与管理体系"创新方案。她构建的数据分析系统贯穿采集、建模、预测、反馈全流程,实现通信数据标准化和语义建模,推动通信系统向更高维度演进。吴慧影特别强调"安全内生"理念,开发的风险识别模型能早期预测路径异常,降低通信中断风险。她提出的"语义驱动的通信分析"技术路线,通过构建"通信行为图谱"实现行为预测与联动响应,为智慧交通等复杂场景提供前瞻保障。吴慧影还积极参与行业标准制定,推动通信数据分析方法的普适化应用,致力于构建自主可控的通信基础设施。
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