RAG (Retrieval Augmented Generation) - Definition
Definiton:
Fördjupning - varför är RAG viktigt?
Det snabba svaret: För att AI ska skapa bra output, behöver du ge bra input. Med RAG kan du ge mer relevant kontext.
RAG står för Retrieval Augmented Generation och är en teknik som används för att förbättra hur stora språkmodeller (LLM:er) genererar svar, särskilt i AI-sökmotorer och chattapplikationer.
Problemet med fristående LLM:er är att de tränas på stora men statiska datamängder, som ofta är flera år gamla. Det leder till begränsningar som föråldrad information, ökad risk för hallucinationer och bristande transparens kring var informationen kommer ifrån.
RAG adresserar detta genom att lägga till ett retrieval-steg innan svaret genereras. När en användare ställer en fråga hämtar systemet först relevant information från externa källor, till exempel sökindex, databaser eller utvalda dokumentkorpusar. Därefter används denna information som kontext när språkmodellen genererar sitt svar.
Detta gör svaren mer aktuella, mer faktabaserade och lättare att verifiera. Eftersom systemet vet vilka källor som använts kan RAG-baserade AI-tjänster även visa citations, vilket ökar både transparens och förtroende. Detta är en nyckelfaktor för Answer Engine Optimization (AEO).
Att allt fler AI-chattar och sökmotorer använder RAG i kombination med LLM:er innebär ett tydligt skifte: optimering för AI-svar börjar i retrieval-steget, där rätt innehåll måste kunna hittas och väljas, och fortsätter i generation-steget, där innehållet måste vara tydligt, strukturerat och lätt att sammanfatta.
Behöver du hjälp?
Vi är experter på allt som gäller SEO, AEO och användarvänlighet.
Tveka inte på att höra av dig så hjälper vi dig!
Relevanta blogginlägg? Måste ha conditional visibility isåfall
Vi är experter på allt som gäller SEO, AEO och användarvänlighet.
Tveka inte på att höra av dig så hjälper vi dig!