RAG (Retrieval Augmented Generation)
Término del mundo de la visibilidad en IA – explicado de forma sencilla por el equipo de GeoStars.
Procedimiento por el que los sistemas de IA recuperan fuentes en vivo antes de responder (p. ej. mediante búsqueda web) y las incorporan. Hace que los contenidos actuales y los buenos rankings sean relevantes para el GEO de inmediato.
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Cómo funciona RAG
RAG combina dos pasos: primero el sistema busca documentos adecuados (retrieval), después el modelo de lenguaje formula a partir de ellos una respuesta (generation). Así los sistemas de IA pueden usar conocimiento actual que no estaba en el entrenamiento – Perplexity, ChatGPT Search y Google AI Overviews funcionan según este principio. La calidad de la respuesta depende directamente de la calidad de las fuentes encontradas.
Por qué RAG es central para el GEO
En los sistemas RAG, el paso de retrieval decide qué contenidos pueden entrar siquiera en la respuesta. Para ello tus contenidos deben ser localizables (acceso de los rastreadores, estructura) y extraíbles (párrafos claros, datos con contexto). Quien acaba en el retrieval tiene la oportunidad de conseguir una mención y una citación – quien no, sencillamente no existe para la respuesta.
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