RAG (ang. Retrieval-Augmented Generation) to zaawansowane podejście w obszarze sztucznej inteligencji, które łączy modele językowe (LLM) z mechanizmem wyszukiwania danych zewnętrznych (względem modelu i jego danych treningowych). W praktyce oznacza to, że zanim model AI (np. Gemini w obrębie AI Mode lub któryś z modeli OpenAI w obrębie ChatGPT) wygeneruje odpowiedź, najpierw przeszukuje zewnętrzną bazę wiedzy, a dopiero potem (na podstawie pozyskanych danych) tworzy wypowiedź. Ma to duże znaczenie zwłaszcza tam, gdzie liczy się aktualność, dokładność i kontekst.
Niektóre rozwiązania wykorzystują indeks Google jako RAG, lecz można też tworzyć własne repozytoria wiedzy jako źródło do „karmienia” modelu językowego. W ramach custom GPTs można wgrać na przykład konkretne instrukcje lub pliki PDF jako podstawę do serwowania odpowiedzi. W bardziej zaawansowanych automatyzacjach do tworzenia treści AI, tworzy się dedykowany RAG obejmujący np. wszystkie historyczne treści danej organizacji (baza wiedzy, blog) lub określoną dokumentację (np. feed ze specyfikacją techniczną produktów). Dzięki temu tworzone treści są zgodne z filozofią i głosem danej marki oraz są zgodne ze stanem faktycznym (np. ofertą danej firmy).
W SEO wykorzystanie RAG może mieć kilka istotnych zastosowań:
- Automatyzacja content marketingu – generowanie treści na blogi lub opisy produktów z uwzględnieniem aktualnych danych z branży, trendów lub własnej oferty (niekoniecznie znanej dla modelu językowego).
- Audyt treści i aktualizacja contentu – analiza istniejących treści pod kątem aktualności i zgodności z faktami (szczególnie w branżach specjalistycznych).
- Wsparcie dla analiz semantycznych i topical authority – model może przeszukiwać wewnętrzne bazy wiedzy lub dokumentację klienta i generować z nich treści SEO z zachowaniem spójności tematycznej.
RAG ma szczególny potencjał tam, gdzie potrzebna jest personalizacja treści przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej precyzji – np. w projektach B2B lub e-commerce z dużym katalogiem produktów. Do tego bywa niezastąpiony przy humanizacji tekstów AI, gdy chcemy narzucić modelowi konkretny styl oraz zapewnić priorytet dla „naszych” informacji względem tych, które model poznał z danych treningowych.
To podejście minimalizuje tzw. halucynacje LLM-ów, bo każda odpowiedź jest „uziemiona” (zob. grounding) w konkretnych, zweryfikowanych danych. Dodatkowo, możliwe jest generowanie treści z cytowaniem źródeł, co zwiększa wiarygodność i może być przydatne w sektorach regulowanych (medycyna, finanse – czyli YMYL). Dzięki temu rośnie jakość treści, podnosi się EffortScore i poprawiają doświadczenia użytkowników.