RAG
RAG ist die Quellenbibliothek, auf die unser KI-Modell beim Erstellen von Plänen und Texten zugreift. Häufig zitierte Websites zu Ihren Themen werden eingelesen und in Fragmente zerlegt, die als Zitate oder Belege dienen können.
Warum RAG wichtig ist
Ohne Quellenkontext erzeugt ein Modell häufig allgemeine Texte. Mit RAG prüft es zuerst, was verlässliche Publikationen zum Thema geschrieben haben, und baut Plan und Text auf diesen Fragmenten auf.
Das schafft eine faktische Grundlage und orientiert den Inhalt an Quellen, die KI bereits häufig zitiert. Dadurch kann sich die Chance erhöhen, dass auch Ihre Veröffentlichung zitiert wird.
So wird RAG befüllt
Vier Schritte laufen automatisch ab:
- Links sammeln. Die Plattform sammelt täglich alle Links, die KI-Dienste in Antworten auf Ihre Suchanfragen angeben.
- Inhalte abrufen. Das System lädt den Haupttext hinter jedem Link, ohne Bilder oder Werbung.
- In Fragmente aufteilen. Lange Texte werden in kurze sinnvolle Abschnitte zerlegt. So kann das Modell eine einzelne Aussage statt einer ganzen Seite zitieren.
- Passende Fragmente suchen. Beim Öffnen einer Karte werden die thematisch passendsten Fragmente im Tab RAG angezeigt.
Was die Karte zeigt
Der Tab RAG enthält Textausschnitte, Quelldomain, Seitentitel und einen Link zum Original.
Diese Fragmente unterstützen die Planerstellung im Tab Briefing und die Texterstellung im Tab Inhalt. Unpassende Fragmente können manuell ausgetauscht werden, bevor Sie neu generieren.
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