RAG (Retrieval-Augmented Generation) je postup, kdy si AI před odpovědí najde relevantní podklady z externího zdroje a teprve z nich složí odpověď, aby méně halucinovala.
Co je RAG?
Samotný jazykový model odpovídá z toho, co se naučil při tréninku, a u faktů si občas vymýšlí. RAG to řeší přidaným krokem: model si k dotazu nejdřív vytáhne relevantní texty (z webu, dokumentace nebo databáze) a odpověď postaví na nich. Proto vám moderní AI ke tvrzení často ukáže i zdroj.
Proč na RAG záleží z pohledu SEO
RAG je důvod, proč vás AI vůbec může citovat. Pokud chce model odpověď opřít o zdroj, sahá po obsahu, který je snadno dohledatelný, čitelný a jednoznačný. To je stejná práce jako klasické SEO: být nalezitelný a srozumitelný, jen čtenářem je tentokrát stroj. Odpovědní plochy jako AI Overviews na tomto principu stojí.
Jak se pro RAG psát
Pomáhá obsah rozdělený na samostatné, dobře nadepsané pasáže, kde každá odpovídá na jednu věc. Čím snáz z textu jde vytáhnout čistá pasáž, tím spíš ji model použije jako podklad.