行业好文| 咨道

甲方视角：国内 GEO 现在到底处在哪个阶段？

课件上架：2026年9月30日『AI 搜索』

从甲方视角看，2026 年国内 GEO 已从概念科普期进入“交付兑现期”：预算占比 5%→18%→30%，但效果难量化、服务商良莠不齐，窗口期有限需尽早布局。

课件上架：2026年9月28日『AI 代理』

Azure 免费试用送 $200 额度（30 天），可抵 Azure 上 Copilot API / Azure OpenAI 的消耗，约等于免费用一个月；它和 Copilot Studio 每月 $200 预付费容量包是两回事。

课件上架：2026年9月25日『A/B测试』

LLM迭代常陷入”感觉变好”的主观误区，需通过离线评测集、线上A/B、人工抽检与业务指标构建四层体系，形成可量化、可回归

课件上架：2026年9月25日『LLM行业观察』

多步任务常在第三步崩溃，状态漂移、错误累积与上下文溢出构成致命三角，Checkpoint与回滚机制是支撑长程Agent落

课件上架：2026年9月25日『AI搜索』

生成式搜索正分流传统 SEO 流量，品牌露出从首页排名转向 AI 答案引用。企业需将内容策略从关键词堆砌转向结构化信源建

课件上架：2026年9月25日『LLM行业观察』

企业选择提示工程、RAG还是微调，应综合考量数据量、更新频率、领域专有性、成本与上线速度，多数场景先以提示工程+RAG验

课件上架：2026年9月25日『LLM行业观察』

向量数据库并非大模型应用的万能钥匙。在高维灾难、召回偏差、同步延迟与硬件成本的多重挤压下，它正从基础设施变成新瓶颈。

课件上架：2026年9月25日『Agent安全』

提示注入已成企业级高危威胁。Agent调用外部工具时，一次成功注入即可导致数据泄露或越权操作，需依靠沙箱、最小权限和审计

课件上架：2026年9月25日『LLM行业观察』

企业RAG系统落地常陷入切片粗暴、检索失真、来源混乱等现实陷阱。建立可落地的评测基线与治理清单，用检索质量守住回答质量的

课件上架：2026年9月25日『AI编程』

GitHub可查数据显示AI工具能缩短三成的PR周期并提升开发者满意度，但代码审查负担与维护隐性成本同步上升，真实ROI

课件上架：2026年9月25日『LLM行业观察』

多模态模型Demo惊艳，企业落地却面临对齐困难、标注成本高、幻觉叠加及算力延迟挑战，质检与客服场景的真实痛点常被低估。

课件上架：2026年9月25日『LLM行业观察』

小参数模型在端侧强势回归，凭借低延迟、离线可用与隐私原生优势，与云端大模型形成互补混合架构，正重新定义AI部署的性价比边