Sažetak

• RAG je skraćenica za generisanje prošireno pretragom. Umesto da se oslanja samo na ono što je zapamtio tokom obuke, AI model pre odgovaranja pronalazi sve potrebne, sveže informacije.
• Proces se sastoji od četiri koraka: pronalaženja relevantnih odlomaka, proširivanja korisničkih upita tim odlomcima, generisanja odgovora zasnovanog na tom tekstu i navođenja izvora.
• Njegova svrha je da reši dva problema: halucinacije i vremensku granicu znanja. Kada su odgovori zasnovani na nekom određenom i konkretnom tekstu lako se mogu proveriti.
• Sadržaj se pronalazi u vidu segmenata, a ne čitavih stranica. Dokumenti se dele na manje celine, pretvaraju u vektorske reprezentacije i uparuju prema semantičkoj sličnosti, pa jedan kvalitetan odeljak može biti izdvojen bez ostatka stranice.
• Ponovno rangiranje je druga prepreka. Sistemi često pronađu veliki broj kandidata, a zatim ih pre generisanja ponovo rangiraju i zadrže samo nekoliko najboljih.
• Za GEO optimizaciju, RAG je suština svega. Ako vaš segment nije pronađen, ne može biti citiran, bez obzira na kvalitet čitave stranice.
• Uspeh postižete pisanjem samostalnih, činjeničnih i jasno strukturisanih odlomaka koji zadržavaju smisao i kada se izdvoje iz konteksta.

Šta Je Generisanje Prošireno Pretragom (RAG)?

Generisanje prošireno pretragom je tehnika koja omogućava jezičkom modelu da pre odgovaranja pronađe informacije u spoljnom izvoru znanja, umesto da se oslanja samo na ono što je naučio tokom obuke. 

Kada dobije pitanje, sistem najpre pronalazi najrelevantnije odlomke, zatim proširuje korisnički upit tako što te odlomke dodaje uz pitanje i na kraju generiše odgovor zasnovan na pronađenom tekstu.

Najjednostavnije rečeno jednim ilustrativnim primerom: RAG pretvara ispit bez korišćenja literature u ispit sa dozvoljenom literaturom. Model je i dalje čitalac, ali sada pred sobom ima pravu stranicu koju analizira.

U pozadini se standardni proces odvija u tri faze. Dokumenti se prethodno obrađuju i dele na manje celine koje se nazivaju segmentima. Ti segmenti se pretvaraju u vektorske reprezentacije i čuvaju u ivektorksim bazama podataga. Kada stigne određeni upit, sistem prema sličnosti pronalazi najsrodnije segmente, a model na osnovu njih sastavlja tekst, oslanjajući se na spoljne informacije umesto na sopstveno pamćenje.

Važno je razlikovati RAG od dve stvari sa kojima se često meša:

• Nije fino podešavanje – Fino podešavanje oblikuje način na koji se model ponaša. RAG menja ono što model zna u trenutku odgovaranja.
• Nije obična pretraga – Pretraga vraća linkove. RAG vraća napisan odgovor sastavljen na osnovu pronađenog teksta, uz citate koji vode do izvora.

Zašto Je RAG Važan?

RAG je važan zato što rešava dva nedostatka zbog kojih je korišćenje samostalnih jezičkih modela u produkciji rizično: izmišljanje činjenica i nepoznavanje novijih informacija. Pošto model ima uvid u konkretne dokaze, njegovi odgovori su obično bolje utemeljeni i manja je verovatnoća da će halucinirati.

RAG je postao i podrazumevana arhitektura AI pretrage. Većina AI sistema za pretragu koristi generisanje prošireno pretragom kako bi izdvojila određene odlomke sa vebstranica i prosledila ih modelu kao kontekst, pa RAG nije obrazac ograničen na usku poslovnu primenu. To je sloj koji stoji između vašeg sadržaja i svakog AI odgovora koji vaša publika čita.

Zašto je ovo važno i izvan inženjerstva:

• Ažurnost bez ponovne obuke – Model može da odgovori na pitanje o promeni od prošle nedelje jer čita aktuelne izvore.
• Proverljivost – Pošto je odgovor sastavljen na osnovu jasno navedenih odlomaka, može da sadrži citate koje čitalac može jasno da proveri.
• Manje halucinacija, ali ne i njihovo potpuno uklanjanje – Utemeljivanje odgovora znatno smanjuje izmišljanje, ali ga ne uklanja u potpunosti.
• Novi kanal distribucije – Kada je vaš sadržaj pronađen i citiran, vaš brend dolazi pred ljude koji možda nikada neće otvoriti vaš sajt.

Kako RAG Funkcioniše u Kontekstu GEO Optimizacije?

Iz ugla GEO optimizacije, RAG predstavlja niz prepreka, a vaš sadržaj mora da prođe svaku od njih da bi na kraju bio citiran. Sistem ne čita vašu stranicu kao čovek. On čita njen segment, ocenjuje njegovu relevantnost u odnosu na upit i odlučuje da li zaslužuje mesto u kontekstnom prozoru.

Vaš sadržaj ulazi sa krajnje leve strane kao segment, a ne kao stranica. Evo šta svaka prepreka zahteva od njega.

Vredi usvojiti dve važne pojedinosti. Prvo, sistemi često dele pitanje na manje podupite i pretražuju svaki zasebno, pa i pitanje koje nikada niste neposredno ciljali može dovesti do vaše stranice. Drugo, procesi za unos sadržaja daju prednost strukturisanom, jasno pripisanom i činjenično utemeljenom tekstu, pa formatiranje ovde nije samo estetsko pitanje. Ono utiče na to da li će vaš sadržaj uopšte biti izdvojen.

Najveće Prednosti i Izazovi RAG-a

RAG vam omogućava da dospete u AI odgovore bez obaveze da budete prvi na Google-u, ali uvodi i tačke neuspeha koje tradicionalni SEO nije imao. Važno je poznavati obe strane, jer većina sadržaja neprimetno gubi upravo na tim izazovima.

Prednosti:

• Vidljivost bez vodećih pozicija – Prva stranica rezultata i AI citati sve se više razilaze. Istraživanje kompanije Brandlight ukazuje na to da je preklapanje između vodećih Google linkova i izvora koje citira AI palo sa 70% na manje od 20%, pa pretraga predstavlja zasebnu priliku.
• Prolaz na nivou odlomka – Jedan odličan odeljak može biti pronađen čak i ako ostatak stranice nije naročito upečatljiv.
• Citat kao potvrda autoriteta – Navođenje vašeg sadržaja kao izvora gradi kredibilitet čak i kod čitalaca koji nikada ne posete vaš sajt.
• Dokazi su ubedljiviji od nagovaranja – Pošto su AI modelu potrebne činjenice koje može da pripiše izvoru, konkretan i proverljiv sadržaj ima prednost nad marketinškim tekstom.

Izazovi:

• Podela na segmente može narušiti smisao – Ako odlomak zavisi od prethodnog pasusa, podela stranice može ukloniti kontekst koji ga je činio korisnim.
• Sistem za ponovno rangiranje ne prašta – Sistem može pronaći dvadeset kandidata, a zatim ih ponovo rangirati i zadržati četiri najbolja, pa osrednji odlomak gubi čak i kada je inicijalno pronađen.
• Loš ulaz, loš izlaz – RAG može biti dobar samo onoliko koliko su dobri dokumenti koje mu prosledite, što ima dve strane: površan ili neodređen sadržaj neće moći da posluži kao osnova za odgovor.
• Utemeljenost nije garancija – RAG smanjuje halucinacije, ali ih ne uklanja, pa vaš sadržaj i dalje može biti neprecizno sažet ili parafraziran tako da se udalji od vaše poruke.

Najbolje Prakse za Kreiranje Sadržaja Pogodnog za RAG

Da biste pisali za RAG, oblikujte svaki odeljak kao odlomak koji zadržava smisao čak i kada se izdvoji sa stranice i ubaci u upit bez ikakvog okolnog konteksta. Ovo jedno ograničenje predstavlja osnovu većine praktičnih saveta u nastavku.

Šta treba raditi:

• Neka svaki odeljak bude samostalan – AI sistemi obrađuju sadržaj po odeljcima, a ne po stranicama, pa svaki odeljak mora biti razumljiv i pogodan za samostalno citiranje.
• Obradite jednu ideju po odeljku – Ne mešajte definicije i praktična uputstva u istom odeljku. Svakoj ideji dajte zasebno mesto u strukturi.
• Počnite odgovorom – Dajte neposredan odgovor u prvoj ili prve dve rečenice, a ne posle dugog uvoda.
• Neka pasusi budu kratki – Najviše dve do tri rečenice. Duge blokove teksta teže je pravilno podeliti na segmente.
• Istaknite činjenice umesto da ih zakopavate – Ne skrivajte statističke podatke u dugim narativnim pasusima. Svakoj važnoj činjenici obezbedite zaseban strukturni kontekst.
• Citirajte sopstvene izvore – Članci sa citatima unutar teksta koji vode do istraživanja, zvaničnih podataka i industrijskih izveštaja ostvaruju bolje rezultate u RAG pretrazi jer AI sistemi daju prednost tekstu koji je jasno pripisan izvoru.
• Koristite opisne naslove – Naslovi koji jasno navode pitanje ili tvrdnju daju sistemu za podelu jasne granice i pružaju modelu razlog da veruje tom bloku teksta.
• Dodajte strukturu koju mašina može da pročita – Tabele, redovi za poređenje i liste koraka jednostavni su za obradu i izdvajanje.
• Jasno imenujte entitete – Kada proizvode, ljude i pojmove navedete imenom, sistem dobija nešto konkretno uz šta može da veže citat.