RAG (генерация с поиском)
RAG (Retrieval-Augmented Generation, генерация с дополнением из поиска) — подход, при котором ассистент перед ответом ищет релевантные документы в интернете или базе знаний и пишет ответ, опираясь на найденные фрагменты. Так работают нейросетевые ответы в поиске и ассистенты со ссылками на источники.
Как это работает по шагам
- Пользователь задаёт вопрос.
- Система превращает его в один или несколько поисковых запросов — иногда в десятки (расширение запроса).
- Находит страницы и выбирает из них самые подходящие фрагменты.
- Кладёт фрагменты в контекстное окно модели.
- Модель пишет ответ и часто указывает источники.
Зачем нужен RAG
Без поиска модель отвечает только «из памяти» — по данным, собранным до обучения. Она не знает о свежих событиях, новых компаниях и актуальных ценах и чаще ошибается. RAG даёт модели свежие факты и позволяет сослаться на источник, поэтому почти все популярные ассистенты используют его для вопросов о товарах, услугах и компаниях.
Где здесь точки влияния
- Найтись поиском. Чтобы попасть в ответ, страница должна быть в индексе и высоко в выдаче, поэтому классическое SEO остаётся основой GEO.
- Быть выбранным фрагментом. Фрагмент должен быть понятен вне контекста и прямо отвечать на вопрос: короткий ответ, определение, таблица.
- Быть на нужных площадках. Источниками часто становятся не сайты компаний, а агрегаторы, рейтинги и СМИ.
- Быть доступным роботу. Если страница закрыта для роботов или текст появляется только после JavaScript, её не прочитают.
Пример
На вопрос «какой сервис выбрать для мониторинга бренда в нейросетях» система ищет подборки сервисов, сравнения, отзывы и описания функций. Бренд, о котором есть страницы по каждому из этих подзапросов, чаще попадает в итоговый ответ.
Подробнее — в статьях «Откуда нейросети берут информацию о компаниях» и «Как AI Mode ищет информацию: расширение запроса и ссылки».