Sztuczna inteligencja, mimo szybkiego rozwoju i ogromnego potencjału, niestety wciąż popełnia błędy, a treści generowane przez AI zawsze wymagają kontroli człowieka w celu sprawdzenia wiarygodności informacji i jakości tekstów.
AI często inspiruje się także źródłami, które są już przestarzałe i nawet jeżeli treść jest autentyczna, może już być nie do końca aktualna. Warto wspomnieć także, że kiedy AI nie znajdzie informacji na jakiś temat, tworzy własne myśli, które nie zawsze mają sens i często nie są zgodne z prawdą.
Podczas kontroli i tworzenia autentycznych treści, coraz częściej wykorzystuje się specjalne mechanizmy RAG, które niwelują ten problem i zwiększają jakość oraz aktualność tekstów.
Zobacz również nasze Case Study sklepu ze sprzętem sportowym!
Co oznacza RAG?
Tradycyjne duże modele językowe (LLM) są trenowane na ogromnych zbiorach danych, co pozwala im generować spójne i sensowne odpowiedzi. Jednak ich wiedza jest statyczna i ograniczona do danych dostępnych w momencie treningu, co może prowadzić do nieścisłości lub braku aktualności w odpowiedziach. Właśnie w tym momencie wykorzystanie RAG będzie najlepszym posunięciem.
RAG, a dokładniej Retrieval Augmented Generation, to innowacyjna technika w dziedzinie rozwoju sztucznej inteligencji, która łączy możliwości generatywnych modeli językowych z zewnętrznymi źródłami informacji, aby dostarczać bardziej precyzyjne i aktualne odpowiedzi na zapytania użytkowników.
RAG, a pisanie treści z AI
Ze względu na przesyt informacji i materiałów w Internecie, użytkownicy oczekują treści, które będą jakościowe, aktualne i precyzyjne. Wykorzystywane na masową skalę modele językowe, mimo zaawansowanej architektury, mają jednak jedną zasadniczą wadę – ich wiedza jest ograniczona.
W praktyce oznacza to, że standardowe AI, które nie jest połączone z RAG, może generować przestarzałe lub niepełne informacje, co obniża jego użyteczność w kontekście tworzenia treści marketingowych, tekstów pod SEO czy treści dla e-commerce.
Zastosowanie RAG w procesie generowania treści pozwala na dynamiczne uzupełnianie modelu językowego o najnowsze dane z wiarygodnych źródeł.
Jakie korzyści niesie za sobą pisanie z RAG?
TO WARTO ZAPAMIĘTAĆ!
- Precyzyjniejsze odpowiedzi – użytkownicy otrzymują informacje oparte na najnowszych trendach, wydarzeniach i zmianach.
- Lepsze dopasowanie do intencji użytkownika – model bazuje na rzeczywistych zapytaniach i potrafi wprowadzać kontekstowe odniesienia do aktualnych wydarzeń.
- Większe zaufaniem odbiorców – rzetelność treści wpływa na ich wiarygodność, co ma kluczowe znaczenie w e-commerce, finansach, prawie i medycynie.
RAG, a algorytmy wyszukiwarek
Google i inne wyszukiwarki stale aktualizują swoje algorytmy, kładąc coraz większy nacisk na jakość, świeżość i użyteczność treści. Strony internetowe, które publikują wartościowe, aktualne artykuły, przewodniki czy opisy produktów, mają większą szansę na wysokie pozycje w SERP’ach, czyli wynikach wyszukiwania.
Wprowadzenie RAG do generowania treści SEO oznacza więc szybszą reakcję na zmiany w algorytmach i większą skuteczność w budowaniu autorytetu domeny – unikalne, aktualne treści sprawiają, że strona zyskuje miano eksperta w swojej branży. Gwarantuje to także lepsze dopasowanie do zapytań użytkowników.
Przełożenie implementacji RAG na wyniki finansowe firm i ecommerców
Dla firm działających w e-commerce i sektorze digital marketingu precyzyjne i aktualne treści przekładają się bezpośrednio na wzrost konwersji. Lepsza widoczność w wyszukiwarkach oznacza większy ruch na stronie, a większy ruch to większa liczba potencjalnych klientów.
Gdzie jest haczyk?
Aby system RAG działał prawidłowo i skutecznie podnosił poziom treści, trzeba stale monitorować jej jakość i dostosowywać system RAG do zmieniających się warunków, jednak to nie wszystko. Ważne jest także, aby regularnie kontrolować wszystkie procesy, które muszą ze sobą idealnie współgrać.
- Uzyskanie listy wyników z adresami URL na konkretną frazę
Aby dostarczyć aktualne i trafne informacje, system RAG musi w pierwszej kolejności wyszukać źródła, które zawierają treści zgodne z danym zapytaniem. Proces ten może wykorzystywać algorytmy wyszukiwania podobne do tych stosowanych przez Google lub inne silniki indeksujące. Fundamentalne jest tutaj odpowiednie dobranie zapytań oraz eliminacja wyników o niskiej jakości.
- Pobranie (zescrapowanie) treści z konkretnego adresu URL
Po uzyskaniu listy wartościowych źródeł następuje proces ekstrakcji treści. Wymaga to odpowiednich narzędzi do scrapowania stron internetowych, które umożliwiają pobranie tekstu w sposób zgodny z obowiązującymi regulacjami oraz z zachowaniem etycznych zasad korzystania z dóbr intelektualnych twórców. Wyzwanie stanowi tu zarówno techniczne dostosowanie narzędzi do różnych formatów stron, jak i omijanie potencjalnych blokad antybotowych stosowanych przez niektórych wydawców.
- Przefiltrowanie i przygotowanie treści dla modelu językowego
Nie każda pobrana treść jest wartościowa – konieczne jest więc jej oczyszczenie, ustrukturyzowanie oraz dostosowanie do dalszego przetwarzania. Filtracja obejmuje usuwanie zbędnych fragmentów, eliminowanie powtarzalnych informacji i poprawę jakości danych wejściowych. Równie istotne jest dopasowanie treści do kontekstu generowanej odpowiedzi, co może wymagać dodatkowego przetwarzania NLP (natural language processing).
Każdy proces wymaga odpowiednich rozwiązań, narzędzi, konfiguracji i nierzadko nakładów finansowych
Systemy RAG w Traffic Peaks
W naszej firmie aktywnie wykorzystujemy autorski system RAG, który wspomaga proces tworzenia treści przy użyciu sztucznej inteligencji. Dzięki temu rozwiązaniu możemy dostarczać użytkownikom aktualne, wartościowe i unikalne informacje, zwiększając jednocześnie efektywność strategii content marketingowej.
Zastosowanie systemu RAG pozwala nam nie tylko na automatyczne generowanie wysokiej jakości treści, ale także na ich optymalizację pod kątem SEO. Dzięki temu jesteśmy w stanie przyciągnąć naturalny ruch organiczny na wielu naszych stronach, co pozytywnie wpływa na ich widoczność w wynikach wyszukiwania.
Nasze zaawansowane podejście do tworzenia treści pozwala również budować wiarygodność w oczach reklamodawców, którzy cenią sobie wysoką jakość publikacji i skuteczność kampanii promocyjnych. W efekcie możemy podnosić wartość linków umieszczanych w artykułach sponsorowanych, co dodatkowo wzmacnia ich pozycjonowanie i wpływ na strategię link buildingu.
Integracja systemu RAG z naszymi procesami contentowymi sprawia, że jesteśmy w stanie dynamicznie reagować na zmieniające się trendy i potrzeby użytkowników, dostarczając im treści, które są aktualne, angażujące i dopasowane do ich oczekiwań.
Sprawdź także jak wybrać właściwe strony do link buildingu.