RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG (Retrieval-Augmented Generation, generare augmentata prin recuperare) este tehnica prin care un model de limbaj cauta intai documente relevante intr-o sursa externa, apoi genereaza raspunsul folosind acel context. Conteaza pentru SEO/GEO fiindca motoarele AI (AI Overviews, Perplexity, ChatGPT cu cautare) recupereaza si citeaza pagini: daca pagina ta e aleasa drept context, apari in raspuns.
Întrebări frecvente
Care e diferenta dintre RAG si un model AI normal?
Un model normal raspunde doar din ce a invatat la antrenare, deci poate fi depasit sau poate inventa. RAG adauga un pas de cautare in surse externe actualizate inainte de a genera, asa ca raspunsul se bazeaza pe documente reale si poate cita sursa.
Ce inseamna RAG pentru SEO si vizibilitatea in AI?
Motoarele AI care folosesc RAG recupereaza si citeaza pagini ca sursa. Daca structurezi continutul clar (raspunsuri directe, titluri pe intrebari, date verificabile, schema), creste sansa ca pagina ta sa fie aleasa drept context si mentionata in raspuns. E logica din spatele GEO/AEO.
RAG e acelasi lucru cu fine-tuning?
Nu. Fine-tuning reantreneaza modelul pe date noi, costa si trebuie repetat. RAG lasa modelul neschimbat si ii ofera informatia relevanta la momentul intrebarii, prin cautare. Pentru continut care se schimba des, RAG e de obicei mai ieftin si mai usor de actualizat.
Diagnoza o dă AI-ul. Execuția o facem noi.
Înțelegi termenul, noi îți optimizăm contul real, pe baza a sute de campanii. Începe cu un audit gratuit.
Audit site gratuit →