RAG

RAG je architektura, která před generováním odpovědi vyhledá relevantní podklady a vloží je do kontextu jazykového modelu. Zdrojem může být web, dokumentace nebo interní databáze.

Co je RAG?

Systém nejdřív převede dotaz a dokumenty do podoby vhodné pro vyhledání, vybere relevantní části a předá je modelu spolu se zadáním. Model pak sestaví odpověď nad dodaným kontextem.

RAG může zvýšit aktuálnost a omezit některé chyby, ale nezaručuje pravdu. Retrieval může vybrat špatný zdroj a model může podklad nesprávně interpretovat.

Proč na RAG záleží z pohledu SEO

Webové odpovědní systémy mohou používat podobný princip při hledání podkladů. Dostupný a srozumitelný obsah má větší šanci být nalezen, ale konkrétní architektura produktu nemusí být veřejná.

Citace není automatickou součástí každého RAG systému. Produkt musí zdrojové odkazy zachovat a zobrazit; samotný model tuto transparentnost negarantuje.

Jak připravit obsah

Používejte popisné nadpisy, přímé odpovědi, jasné definice a souvislé pasáže. Doplňte datum, autora, zdroje a vlastní důkaz tam, kde jsou pro tvrzení důležité.

Obsah nesekejte na izolované věty jen kvůli stroji. Pasáž musí zůstat srozumitelná člověku a obsahovat podmínky, které brání vytržení tvrzení z kontextu.