# 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.

**Quelle:** https://www.webtree.ch/lexikon/rag

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**RAG** steht für *Retrieval Augmented Generation*, auf Deutsch etwa *durch Abruf ergänzte Erzeugung*. Ein Sprachmodell ([LLM](/lexikon/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

1. **Suchen:** Das System sucht zur Frage passende Inhalte, zum Beispiel in einem Suchindex oder in eigenen Dokumenten.
2. **Auswählen:** Die relevantesten Abschnitte werden ausgewählt.
3. **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](/lexikon/ai-overviews) und der [KI-Modus](/lexikon/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](/lexikon/geo-llmo) und [KI-Sichtbarkeit](/ki-sichtbarkeit).

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## Haeufige Fragen

**Was ist RAG?**

Ein Verfahren, bei dem eine KI vor der Antwort passende Quellen sucht und die Antwort daraus formuliert, statt nur aus ihrem Training zu antworten.

**Was hat RAG mit SEO zu tun?**

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.