RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG (Retrieval-Augmented Generation, генерация с дополнением через поиск) — техника работы LLM, при которой модель сначала ищет релевантные факты в индексе или базе знаний, а уже потом генерирует ответ на их основе.

• •В отличие от «чистого» вызова LLM (когда модель отвечает только из своих параметров), RAG позволяет:
• •Получать актуальную информацию (новости, цены, документы)
• •Снижать галлюцинации (выдумки) — ответ строится на конкретных источниках
• •Цитировать источники — пользователь может проверить факт

Где RAG используется в поиске

• •RAG — основа всех современных AI-поисковиков:
• •Perplexity — RAG как главный механизм работы
• •ChatGPT Search — RAG поверх Bing-индекса
• •Google AI Overview — RAG поверх собственного индекса Google
• •Bing Copilot — RAG в Microsoft-стеке

Все они работают по схеме: запрос пользователя → поиск top-N документов → передача документов в LLM с инструкцией «ответь используя эти источники».

Что означает для SEO

Поскольку RAG-системы цитируют конкретные источники, контент сайта должен быть «извлекаемым»: структурированным, с прямыми ответами в первых абзацах, с правильной schema-разметкой. Это и есть суть GEO-оптимизации.