Сделал RAG-Агента, в который загружены патенты Google. Пришлось повозиться с формированием мета-данных для чанков:

• Саммари каждого документа.
• Самари чанка.
• Запись ID чанков и родителей (документов).
• Выделение ключевых терминов.

Т.е. максимально постарался упростить агенту поиск информации.

Пример ответа:

Вопрос: Найди подтверждения работы семантических коконов.

ДЛЯ БИЗНЕСА — ПРОСТЫМИ СЛОВАМИ: «Семантический кокон» (тематика→кластер страниц→внутренние ссылки) согласуется с тем, как Google описывает ранжирование в своих патентах. Документы Google подтверждают: система учитывает внутреннюю структуру сайта и перелинковку, тематические/сущностные кластеры, фразовые и тематические связи между страницами и «навигационные» целевые ресурсы. Хорошо организованные тематические группы страниц, связанные релевантными анкерами, помогают системе понять тему сайта, повысить важность ключевых узлов и чаще поднимать их в выдаче.

ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЪЯСНЕНИЕ ПО ПАТЕНТАМ:

Onsite-модификация ранга с опорой на внутренние сигналы: патент описывает двухшаговую схему, где глобальный (offsite) скор дополняется «внутрисайтовым» (site‑specific) сигналом — структура внутренних ссылок, положение страницы в иерархии сайта, свежесть и др. Это прямое обоснование пользы тематического силосирования/перелинковки.

Выделение «топических сущностей» и граф сущностей для укрепления тематической связности: система извлекает несколько сущностей из ресурса, строит взвешенный граф со связями и рекомендует внутренние семантические связи и «контент‑кластеры» для наращивания тематического авторитета. Это по сути механизм «кокона» на уровне сущностей/тем.

Фразовое индексирование и кластеризация документов: патент на predictive/related phrases описывает группировку документов по фразовым связям, расширение запросов и организацию результатов в кластеры; среди практик прямо указаны «структурировать архитектуру сайта в кластеры по фразам» и «внутренняя перелинковка по фразам». Это подтверждает важность тематического группирования страниц и ссылок.

«Тематический поиск»: система суммирует пассажи, объединяет их в «темы» и ранжирует по заметности/релевантности/качеству. Рекомендации включают создание «pillar/cluster» страниц и согласованную внутреннюю перелинковку к ядру темы — это почти буквальное описание «семантического кокона», который облегчает кластеризацию и подачу тем.

Навигационные ресурсы и роль внутренней перелинковки: патент показывает, что улучшение внутренних ссылок может повысить «navigation scores», а хорошо идентифицированные навресурсы ранжируются по широкому спектру синонимичных/родственных запросов — эффект, ожидаемый от грамотно связанного тематического кластера.

Макро-/микро‑контекст и тематическая когерентность сайта: система делит контент на домены/подтемы, строит «macro/micro context vectors» и использует историю пользователя; выводы для SEO — организовывать контент в чёткие тематические иерархии и сохранять сайт‑wide топическую связность, что полностью ложится на идею «коконов».

Ограничения / открытые вопросы: • Термин «семантический кокон» не используется в патентах; подтверждается именно механизм: тематическая кластеризация, сущностные/фразовые связи и внутренние сигналы, влияющие на ранжирование. • Патенты не гарантируют эффект для каждого сайта; итоговый вес зависит от совокупности сигналов (качество содержимого, внешние ссылки, пользовательские сигналы и др.).

Это уже похоже на ответ какого-то эксперта, который разбирал патенты Google. Все очень интересно, но ничего не понятно, но тут хотя бы бесплатно 🙂

Что теперь с этим можно делать:

1. Могу сделать чат бота, который будет давать ответы на основе патентов.
2. Могу использовать в генерации статей, чтобы сделать их более душными экспертными.
3. Мб сделаю какого-нибудь публичного бота на gpt-5-mini.

Какой вывод стоит сделать вам из этого поста?
Изучайте агентные-системы, а не мечтайте о каком-то супер-пупер промте, который выдаст вам материал за 3 копейки и сразу в ТОП-1. Такого не будет.