Definiție extinsă
Tehnică prin care un LLM accesează date externe (web search, baze de date) înainte de a genera răspunsul. Perplexity și ChatGPT cu browsing folosesc RAG.
Context și aplicare
RAG e cum „rezolvă” LLM-urile problema knowledge cutoff: în loc să se bazeze doar pe training data, fac search live (Bing API, Google Search API, indexuri proprii) și folosesc rezultatele ca context pentru generare. Pentru SEO/GEO: dacă LLM-ul folosește RAG cu Google Search ca sursă, atunci ranking-ul tău clasic SEO contează direct pentru a fi citat în răspuns AI. Dacă folosește alt motor (Perplexity are propriul indexer), tactici sunt parțial diferite. AI Overviews Google folosește combinație de training data + RAG pe Google index — ceea ce înseamnă că GEO + SEO clasic = aceleași optimizări parțial.