RAG (Retrieval Augmented Generation)
RAG (Retrieval Augmented Generation) ist ein Verfahren, bei dem eine KI vor der Antwort passende Quellen sucht und ihre Antwort daraus formuliert. So arbeiten KI-Suchen wie ChatGPT-Suche, Perplexity und die Google-KI.
RAG steht für Retrieval Augmented Generation, auf Deutsch etwa durch Abruf ergänzte Erzeugung. Ein Sprachmodell (LLM) beantwortet eine Frage dabei nicht nur aus seinem Training, sondern sucht zuerst passende Dokumente und formuliert die Antwort aus diesen Quellen.
Wie RAG funktioniert
- Suchen: Das System sucht zur Frage passende Inhalte, zum Beispiel in einem Suchindex oder in eigenen Dokumenten.
- Auswählen: Die relevantesten Abschnitte werden ausgewählt.
- Antworten: Das Sprachmodell formuliert die Antwort aus diesen Abschnitten und nennt oft die Quellen.
Warum RAG für deine Website zählt
KI-Suchen wie die ChatGPT-Suche, Perplexity, die AI Overviews und der KI-Modus arbeiten nach diesem Prinzip. Eine KI kann deine Firma nur nennen, wenn sie deine Seite im Suchschritt findet und darin eine klare Antwort steht. Darum gelten für die KI-Suche dieselben Grundlagen wie für Google: indexierbare Seiten, verständliche Abschnitte mit direkten Antworten und belegte Inhalte. Mehr dazu unter GEO und LLMO und KI-Sichtbarkeit.
Häufige Fragen
Ein Verfahren, bei dem eine KI vor der Antwort passende Quellen sucht und die Antwort daraus formuliert, statt nur aus ihrem Training zu antworten.
KI-Suchen nutzen RAG und greifen dabei oft auf Suchindizes zurück. Wer bei Google und Bing gut auffindbar ist und klare Antworten bietet, wird eher als Quelle verwendet.
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