当用户在Kimi或ChatGPT提问并开启联网搜索时，模型是如何从海量网页中筛选并引用特定网站的？理解背后的RAG机制有助于针对性提升网站架构。

一、RAG检索增强生成的两阶段工作流

第一阶段是大规模搜索引擎快速召回相关页面，第二阶段是模型重排序与核心事实切片提取。页面如果缺乏明确的H2/H3层级与语义段落，极易在切片阶段被丢弃。

二、语义清晰的模块化正文编排

在编写企业核心服务介绍时，采用“问题-直接答案-实施步骤-验证依据”的模块化编排，契合AI在抽取知识时的语料偏好，提升被直接引用的概率。

三、保持页面快速可读与轻量化

AI网络爬虫在抓取外部链接时具有较短的超时阈值。静态预渲染（SSG）和轻量级HTML代码能确保AI爬虫在毫秒级内抓取到完整正文。