AI & LLMRAG
Retrieval-Augmented Generation
Технологія динамічного вилучення актуальних фактів із сайту перед формуванням фінальної відповіді штучним інтелектом.
💼 Вплив на бізнес та продажі:
Якщо сайт має неструктурований текст, ChatGPT та Perplexity не можуть витягти ціни чи контакти і замість вашого бізнесу радять конкурентів.
⚙️ Технічна логіка:
Семантичний парсинг контенту на вектори (embeddings), що дозволяє LLM співставляти запит користувача з конкретним текстовим чанком на сайті.
🛠️ Що потрібно впровадити:
Структурувати комерційні сторінки у формат 'Питання — Коротка чітка відповідь — Таблиця характеристик/цін' та додати розмітку FAQPage.
Приклад Schema.org коду:
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [{
"@type": "Question",
"name": "Яка вартість послуги?",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Вартість становить від 500 грн з гарантією."
}
}]
}AIRank Enterprise StandardПеревірити свій сайт ➔