RAG ist eine technische Methode, die in KI-Suchsystemen eingesetzt wird. Dabei kombiniert die KI ihr eigenes trainiertes Wissen mit aktuellen, externen Datenquellen, um präzisere und aktuellere Antworten zu geben.
Beispiel:
Fragt jemand „Wer hat die Champions League 2024 gewonnen?“, könnte ein KI-Modell ohne RAG eine veraltete oder erfundene Antwort geben. Mit RAG greift die KI auf aktuelle Sportdatenbanken zu und liefert die richtige Antwort: Real Madrid.
Relevanz für GEO:
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Inhalte, die in Datenbanken oder öffentlich zugänglichen Websites sauber aufbereitet sind, haben eine höhere Chance, in RAG-Antworten zu erscheinen.
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Sauber strukturierte Inhalte mit klaren Fakten und Quellen sind besonders wertvoll.
Fazit:
RAG ist die Brücke zwischen KI-Wissen und Echtzeit-Informationen. GEO sorgt dafür, dass Unternehmen mit ihren Inhalten in genau diesen Prozessen sichtbar werden.
