RAG (Retrieval Augmented Generation)
Pojem ze světa viditelnosti v AI – jednoduše vysvětlený týmem GeoStars.
Postup, při kterém AI systémy před odpovědí živě načtou zdroje (např. přes webové vyhledávání) a zapracují je. Díky tomu jsou aktuální obsah a dobré pozice okamžitě relevantní pro GEO.
Chceš vědět, jak si tvoje značka v tomto tématu stojí? GeoStars měří tvoji viditelnost v AI napříč ChatGPT, Google AI Overviews, Gemini, Perplexity a Microsoft Copilot – první měření za pár minut, 7 dní zdarma.
Jak RAG funguje
RAG kombinuje dva kroky: nejdřív systém vyhledá vhodné dokumenty (retrieval), pak z nich jazykový model zformuluje odpověď (generation). AI systémy tak můžou využít aktuální znalosti, které nebyly v tréninku – Perplexity, ChatGPT Search a Google AI Overviews fungují podle tohoto principu. Kvalita odpovědi závisí přímo na kvalitě nalezených zdrojů.
Proč je RAG pro GEO klíčový
U RAG systémů rozhoduje krok retrievalu, jaký obsah se vůbec může do odpovědi dostat. Tvůj obsah k tomu musí být dohledatelný (přístup pro crawlery, struktura) a extrahovatelný (jasné odstavce, fakta s kontextem). Kdo se do retrievalu dostane, má šanci na zmínku a citaci – kdo ne, pro odpověď prostě neexistuje.
Dále ve slovníku.
Analýza sentimentu · Strukturovaná data (Schema.org) · Visibility Score · Zero-Click vyhledávání · AEO (Answer Engine Optimization) · AI Mode (Google)
Nastav svůj kurz
ještě dnes.
Začni zdarma – za pár minut budeš vědět, kde tvoje značka ve vesmíru AI stojí.