RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist eine Technik, die KI-Antworten verbessert, indem zunächst relevante Dokumente aus einer Datenbank abgerufen werden, bevor eine Antwort generiert wird. RAG ermöglicht es KIs, auf aktuelle Informationen über ihre Trainingsdaten hinaus zuzugreifen.
Was ist RAG?
RAG kombiniert zwei Ansätze: Informationsabruf (wie eine Suchmaschine) und Textgenerierung (wie ein LLM). Dies ermöglicht es KIs, genaue, quellenbasierte Antworten zu liefern.
Wie funktioniert RAG?
- Anfrage: Der Nutzer stellt eine Frage
- Abruf: Das System durchsucht relevante Dokumente
- Anreicherung: Abgerufene Inhalte werden dem Kontext hinzugefügt
- Generierung: Das LLM generiert eine Antwort unter Verwendung dieses Kontexts
RAG-Implikationen für AEO
Damit Ihre Inhalte von RAG-Systemen abgerufen werden:
- Von KI-Datenquellen indexiert werden
- Klare, relevante Inhalte haben
- Aktualität und Updates pflegen
- Strukturierte Daten verwenden