In dieser Folge lernst du, warum RAG die Zukunft ist und welche Grundsätze du für die Optimierung für generative KI verstehen musst.
📚 Videokapitel:
0:00 Einleitung
1:07 Was ist Retrieval Augmented Generation (RAG)?
3:30 Beispiel für RAG
5:40 Kann für Sprachmodelle mit RAG optimiert werden?
6:28 Grundsätze für die Optimierung für Sprachmodelle und Chatbots
🔗 Hilfreiche Ressourcen zur Folge:
Optimierung für Sprachmodelle und Chatbots: www.evergreenmedia.at/ratgebe...
Studie zu GEO: • So rankst du besser be...
Studien zu Google SGE: • Google SGE 2024: Schoc...
Warum RAG die Zukunft ist: searchengineland.com/how-search-generative-experience-works-and-why-retrieval-augmented-generation-is-our-future-433393
Content-Experimente für SGE: ipullrank.com/optimize-content-for-sge
Lassen sich Trainingsdaten manipulieren? www.sem-deutschland.de/blog/llmo-oder-gaio/
💡 Highlights aus der Folge:
Wir sehen uns an, wieso RAG die Zukunft ist und warum sich SEO zwar ändert, aber nicht so maßgeblich, wie du wahrscheinlich aktuell glaubst.
Ein paar Leckerbissen:
- RAG-Einsatz: Retrieval Augmented Generation (RAG) kombiniert LLMs mit aktuellen, externen Daten, um genauere und vertrauenswürdige Antworten zu liefern.
- Optimierung externer Wissensquellen: Es ist effektiver, die Auffindbarkeit deiner Inhalte in externen Wissensquellen zu verbessern, die von Sprachmodellen als Referenz genutzt werden, anstatt zu versuchen, die Trainingsdaten der Modelle direkt zu beeinflussen.
- Antworten, nicht URLs: Im Zeitalter von KI-Suchmaschinen liegt der Fokus darauf, Antworten statt URLs zu optimieren, da Sprachmodelle direkt nach Antworten suchen.
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