V AITOM sledujeme pojem RAG jako součást GEO strategie, kterou pro klienty budujeme souběžně s klasickým SEO.
Co je RAG
Retrieval-Augmented Generation je technika, při které AI model před generováním odpovědi nejprve vyhledá relevantní informace v externí databázi nebo dokumentech a teprve poté odpověď sestaví na základě nalezených dat.
Díky tomu model nemusí spoléhat jen na informace, které se naučil při trénování, ale může pracovat i s daty, která vznikla až po jeho vydání.
Proč je RAG důležitý pro AI a firemní použití
RAG umožňuje AI odpovídat na základě aktuálních a firemních dat, ne jen zastaralých trénovacích znalostí. Stojí za mnoha AI chatboty i za tím, jak nástroje jako Perplexity nebo AI Overviews vybírají a citují zdroje.
RAG stojí za tím, že AI chatboty umí odpovídat na dotazy o aktuálních produktech nebo firemní dokumentaci, kterou se model nikdy přímo neučil.
Jak RAG funguje v praxi
Systém nejprve převede dotaz a dokumenty na vektorové reprezentace, najde nejrelevantnější úryvky ve znalostní bázi a ty pak předá jazykovému modelu jako kontext pro finální odpověď.
Firmám doporučujeme mít firemní obsah strukturovaný a jasně napsaný, protože právě z něj RAG systémy nejsnáze extrahují relevantní úryvky pro odpověď.
Časté chyby
Firmy si RAG často pletou s běžným fine-tuningem modelu. Bez kvalitně připravené a aktuální znalostní báze ale RAG nepřinese přesnější ani aktuálnější odpovědi.
Doporučujeme pravidelně aktualizovat znalostní bázi, ze které systém čerpá, jinak i sebelepší RAG vrací zastaralé odpovědi.
Související pojmy
RAG úzce souvisí s pojmy LLM a AI Search – vysvětluje technický mechanismus, kterým AI modely při odpovědi čerpají z externích a firemních zdrojů.
Doporučujeme navázat na heslo LLM, které vysvětluje obecný princip fungování jazykového modelu, na který RAG přidává vrstvu vyhledávání.
Shrnutí
RAG je klíčová technologie propojující LLM s reálnými a aktuálními daty – a zásadně ovlivňuje, jak AI nástroje vybírají zdroje pro své odpovědi.
RAG doporučujeme vnímat jako klíčový most mezi obecnou znalostí LLM a aktuálními, ověřenými firemními daty.