RAG — генерация с поиском

Как работает генерация с поиском

Раньше нейросеть отвечала только тем, что «запомнила» на обучении, — и часто выдумывала. RAG меняет схему: сначала система ищет подходящие документы в поисковом индексе или базе знаний, отбирает самые релевантные куски, и только потом языковая модель собирает из них ответ. По такому принципу работают Perplexity, Яндекс Нейро, AI Overviews и режим поиска в ChatGPT.

Для B2B это важнее, чем для розницы. Закупщик спрашивает у ИИ «кто поставляет промышленные фильтры под чертёж» — и получает ответ из трёх-пяти источников, которые модель нашла и сочла надёжными. Если вашей страницы нет в этом наборе, вас нет и в ответе. А сделка на оборудование — это полгода переговоров, которые начинаются именно здесь.

Что попадает в пул источников

Модель тянет не всё подряд. В отбор идут страницы, которые чётко отвечают на конкретный вопрос, содержат факты и цифры, а не воду, и подтверждены авторитетом домена. Помогает структура: короткий ответ в первом абзаце, таблицы характеристик, FAQ, разметка Schema. Чем легче машине выдернуть готовый факт, тем выше шанс, что она процитирует именно вас, а не соседа по выдаче.

Как это делаем в Maximus

Мы строим страницы под извлечение: выносим ответ в первый абзац, добавляем таблицы, FAQ и Schema-разметку, чтобы поисковый слой RAG находил ваши факты и отдавал их в ответ. Разбираем, по каким запросам закупщики ищут ваш продукт, и закрываем каждый отдельной страницей. Подробнее — GEO-продвижение.