Kas yra RAG („Retrieval-Augmented Generation“)

RAG – tai AI veikimo metodas, kai dirbtinis intelektas prieš atsakydamas pirmiausia suranda informaciją iš patikimų šaltinių internete, o tik tada sugeneruoja atsakymą.
Paprastai tariant: AI neatsako vien iš savo „atminties“ – jis pirmiausia pasitikrina informaciją internete ar duomenų bazėse.

RAG naudoja praktiškai visi modernūs LLM (didieji kalbos modeliai), įskaitant:

  • Google Gemini,
  • ChatGPT,
  • Claude,
  • Perplexity,
  • Copilot

Būtent dėl RAG AI paieška šiandien remiasi ne tik modelio „žiniomis“, bet ir realiu laiku surandama informacija iš interneto ar vidinių duomenų šaltinių. RAG leidžia pateikti tikslesnius atsakymus, naujesnę informaciją, mažiau klaidų ir nuorodas į šaltinius.

GEO, AEO ar ŠMEO?

GEO, AEO ir kiti nauji „EO“ terminai dažniausiai yra ne nauja SEO disciplina, o papildomas sluoksnis ant modernaus SEO pagrindų.

SEO arba GEO

AI SEO Paslaugos → Sužinoti daugiau

Pavyzdys be RAG ir su RAG

Įsivaizduokite, kad žmogus klausia: „Kas yra Amerikos prezidentas?“

Be RAG:
AI atsako tik pagal informaciją, su kuria buvo apmokytas anksčiau.  Jeigu modelis neturi naujausių duomenų, atsakymas gali būti pasenęs arba netikslus.

LLM atsakymas be prieigos prie interneto

LLM atsakymas be prieigos prie interneto

Su RAG:
AI pirmiausia patikrina naujausią informaciją internete ar patikimuose šaltiniuose, pavyzdžiui „White House“, „Wikipedia“ ar naujienų portaluose. Tada sugeneruoja tikslų atsakymą ir dažnai pateikia šaltinius, kuriais rėmėsi.

kaip veikia rag

Kaip veikia RAG

3 pagrindiniais žingsniais:

  1. AI gauna vartotojo klausimą.
  2. AI sistema, naudodama „fan-out“ metodą, suranda internete aktualią ir susijusią informaciją.
  3. LLM panaudoja rastą informaciją ir sugeneruoja žmogui aiškų, natūralų atsakymą.

rag1

GEO ar SEO?

GEO, AEO ir kiti nauji „EO“ terminai dažniausiai yra ne nauja SEO disciplina, o papildomas sluoksnis ant modernaus SEO pagrindų. Google jau daug metų naudoja semantinę paiešką, embedding’us, vektorius ir RAG principus, o šiandien LLM tiesiog sugeneruoja atsakymą iš internete rastos informacijos.

Net pats Google „Search Central“ bloge apie generatyvinę paiešką pabrėžė, kad optimizavimas AI paieškai yra „still SEO“.

still seo

GEO, AEO ir kiti nauji „EO“ terminai šiandien dažnai pristatomi kaip visiškai nauja SEO era, tačiau realybėje tai labiau papildomas sluoksnis ant modernaus SEO pagrindų. Dar gerokai prieš ChatGPT atsiradimą Google jau naudojo embedding’us, vektorinę paiešką, semantinį supratimą, entity SEO ir „neural matching” algoritmus.

Dabartinis RAG modelis tiesiog paima šią modernią semantinę paieškos infrastruktūrą, naudoja „fan-out“ metodą platesniam informacijos surinkimui, o LLM viršuje sugeneruoja natūralų atsakymą žmogui. Todėl AI paieška iš esmės vis dar remiasi tuo pačiu fundamentu – kokybišku turiniu, autoritetu, semantika ir stipriu SEO matomumu SERP rezultatuose.

Sekantys įrašai:

  • Kas yra Fan out
  • Kaip paruošti savo verslo svetainę „Google“ AI paieškai
  • AEO, GEO ar SEO

Rekomenduojami įrašai