RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Modelin cevabı yalnızca ezberinden değil, o anda getirdiği belgelerden (web araması, veritabanı) üretmesi. Perplexity tamamen, ChatGPT ve Gemini sık sık bu yöntemle çalışır; sayfanızın alıntılanabilir olması bu yüzden önemli.
RAG, "getirme destekli üretim" demek. Model bir soru aldığında önce ilgili belgeleri arar ve getirir (retrieval), sonra cevabı bu belgelere dayanarak yazar (generation). Eğitim verisi yıllar öncesinde donmuş olabilir; RAG sayesinde cevap güncel kaynaklara dayanır.
İşletme için anlamı
Web araması yapan bir cevapta model, arama sonuçlarından birkaç sayfayı okur ve cevabı onlardan kurar. Sayfanız o birkaç sayfadan biriyse cevapta geçersiniz ve çoğu zaman kaynak olarak gösterilirsiniz. Değilseniz, model sizi eğitim verisinden hatırlasa bile cevaba almayabilir.
Bu, iki şeyi gerektirir:
- Bulunmak: sayfanız arama indeksinde (Google, Bing) olmalı ve soruyla eşleşmeli.
- Alıntılanabilmek: sayfa açıldığında sorunun cevabı ilk paragrafta, açık ve kısa olmalı. Model uzun bir sayfanın ortasından cümle aramaz.
Hangi motorlar
Perplexity her soruda RAG kullanır ve kaynakları listeler. ChatGPT ve Gemini güncel ya da yerel sorularda aramaya başvurur, genel sorularda çoğunlukla başvurmaz. Claude arama yapabilir ama daha ihtiyatlıdır.
Pratik sonuç
RAG'ın yaygınlaşması, klasik SEO ile GEO'yu birbirine yaklaştırıyor: arama indeksinde iyi olan sayfa, yapay zekâ cevaplarına da giriyor. Fark, sayfanın biçiminde: liste değil cevap, slogan değil tanım.
İlgili terim: Alıntı