RAG
Also known as: Retrieval-Augmented Generation
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist eine Technik, bei der KI-Modelle relevante Dokumente oder Daten abrufen, bevor sie Antworten generieren.
Vollständige Erklärung
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist eine Technik, bei der KI-Modelle relevante Dokumente oder Daten abrufen, bevor sie Antworten generieren. Anstatt sich ausschließlich auf Trainingsdaten zu verlassen, rufen RAG-aktivierte Systeme (wie Perplexity, Google AI Overviews und unternehmenseigene Chatbots) aktuelle Informationen von indizierten Quellen ab. Dies bedeutet für Marken, dass Ihr Inhalt in Echtzeit-KI-Antworten "abgerufen" und zitiert werden kann, selbst wenn er nach dem Training des Modells veröffentlicht wurde.
Beispiel
Wenn Perplexity eine Frage über Ihr Produkt beantwortet, ruft es Ihren Webseiten-Inhalt in Echtzeit über RAG ab und zitiert ihn, selbst wenn dieser Inhalt gestern veröffentlicht wurde.
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