Hur väljer ChatGPT sina källor? Så avgör AI vilka webbplatser som citeras

Senast uppdaterad: Juli 2026
Lästid: ca 11 minuter

När ChatGPT besvarar en fråga försöker modellen använda den mest relevanta och tillförlitliga informationen som finns tillgänglig. Om ChatGPT Search används kan modellen hämta aktuell information från webben och hänvisa till externa källor. Vilka webbplatser som citeras avgörs inte av en enskild faktor, utan av en kombination av relevans, innehållskvalitet, trovärdighet, aktualitet och hur väl informationen besvarar användarens fråga.

Även om OpenAI har beskrivit hur ChatGPT Search fungerar på en övergripande nivå har företaget inte offentliggjort någon komplett rankingalgoritm. Därför är det viktigt att skilja mellan det som är officiellt bekräftat och det som bygger på observationer från SEO-branschen och praktiska tester.

För företag innebär det att AI-optimering inte handlar om att ”lura” ChatGPT, utan om att skapa innehåll som är tydligt, korrekt, välstrukturerat och användbart.

Kort svar på frågan

ChatGPT väljer inte sina källor utifrån en enskild rankingfaktor. När webbsökning används väger modellen sannolikt samman flera signaler, där relevans för frågan, innehållets kvalitet, trovärdighet, aktualitet och tillgänglig information spelar en central roll. OpenAI har inte publicerat en fullständig beskrivning av hur urvalet sker, vilket innebär att vissa slutsatser bygger på dokumentation, medan andra bygger på observationer och tester.

Varför vill företag förstå hur ChatGPT väljer sina källor?

Allt fler använder idag ChatGPT istället för en traditionell sökmotor när de vill hitta information, jämföra produkter eller få rekommendationer. I stället för att klicka sig igenom flera webbplatser får användaren ofta ett sammanfattat svar där ett begränsat antal källor lyfts fram.

Det innebär att konkurrensen inte längre bara handlar om att synas högt i Googles organiska sökresultat. Företag vill också förstå varför vissa webbplatser nämns eller citeras av AI medan andra inte gör det.

Frågor som blivit allt vanligare är:

• Varför nämner ChatGPT mina konkurrenter men inte oss?
• Hur avgör ChatGPT vilka webbplatser som är trovärdiga?
• Går det att påverka vilka källor ChatGPT använder?
• Behöver man optimera sin webbplats på ett annat sätt än för traditionell SEO?

För att besvara de frågorna behöver vi först förstå hur ChatGPT arbetar.

Hur fungerar ChatGPT Search?

Det är viktigt att skilja mellan ChatGPT som språkmodell och ChatGPT Search.

En språkmodell bygger på kunskap från det material den tränats på och kan besvara många frågor utan att besöka internet i realtid.

ChatGPT Search fungerar annorlunda. När modellen bedömer att aktuell information behövs kan den hämta innehåll från webben och använda detta som underlag för svaret. I dessa fall visas vanligtvis källhänvisningar så att användaren kan kontrollera informationen eller läsa vidare.

Det innebär att ChatGPT inte alltid använder webben.

I praktiken finns tre vanliga situationer:

Det betyder också att ett företag kan bli nämnt av ChatGPT även utan att modellen gör en webbsökning, men när aktuell information behövs blir kvaliteten på den information som finns tillgänglig på webben betydligt viktigare.

Hur hämtar ChatGPT information från webben?

För att förstå hur ChatGPT väljer sina källor behöver man först förstå hur modellen hämtar information.

Många föreställer sig att ChatGPT fungerar som en traditionell sökmotor som söker igenom hela internet varje gång en fråga ställs. Så fungerar det inte.

Inom AI används ofta begreppet retrieval för att beskriva processen där modellen identifierar och hämtar relevant information innan ett svar genereras. Om ChatGPT använder webbsökning innebär retrieval att systemet först söker efter information som bedöms vara relevant för användarens fråga, innan modellen analyserar innehållet och formulerar ett sammanhängande svar.

I stället kan processen delas in i flera steg.

Det är viktigt att förstå att ChatGPT inte kopierar en enskild webbsida ord för ord. I stället sammanfattar och kombinerar modellen information från olika källor för att ge ett så användbart svar som möjligt.

I många fall bygger svaret på en syntes av information från flera olika källor. Det innebär att en enskild webbplats kan bidra med en del av svaret utan att vara den enda informationskällan eller den enda källan som visas för användaren.

Det innebär också att en webbplats inte behöver vara den enda informationskällan för att bidra till ett AI-genererat svar. Om innehållet är relevant och trovärdigt kan det bli en del av den samlade information som används för att besvara användarens fråga.

Vad vet vi om hur ChatGPT väljer sina källor?

Det finns många artiklar som påstår sig veta exakt hur ChatGPT väljer sina källor. I verkligheten är bilden betydligt mer nyanserad.

Bekräftat av OpenAI

OpenAI har beskrivit att ChatGPT Search kan använda information från webben och presentera länkar till relevanta källor när det förbättrar svaret. Företaget har däremot inte publicerat någon detaljerad rankingmodell eller lista över alla signaler som används vid urvalet.

Observationer från SEO- och AI-branschen

SEO-specialister och AI-experter har under lång tid analyserat vilka typer av webbplatser som oftast citeras. Även om resultaten varierar finns flera återkommande mönster, exempelvis att tydligt strukturerat innehåll, stark ämnesexpertis och hög trovärdighet verkar öka sannolikheten att bli använd som källa.

Vad säger OpenAI om hur ChatGPT väljer sina källor?

Det finns många teorier om hur ChatGPT väljer vilka webbplatser som ska användas och citeras. För att undvika missförstånd är det viktigt att skilja mellan vad OpenAI faktiskt har kommunicerat och vad som bygger på analyser från SEO-branschen.

Det här har OpenAI bekräftat

OpenAI har bland annat beskrivit att:

• ChatGPT Search kan använda information från webben när modellen bedömer att det förbättrar svaret.
• Källhänvisningar kan visas så att användaren kan kontrollera informationen eller läsa vidare.
• Målet är att ge relevanta, användbara och korrekta svar baserade på tillgänglig information.
• ChatGPT kan kombinera information från flera olika källor i ett och samma svar.

Det här har OpenAI inte bekräftat

OpenAI har däremot inte offentliggjort:

• någon komplett rankingalgoritm,
• vilka signaler som väger tyngst,
• om länkar påverkar urvalet,
• om schema markup används som en urvalssignal,
• om llms.txt påverkar sannolikheten att bli citerad,
• hur olika typer av frågor prioriterar olika informationskällor.

Det innebär att många påståenden som cirkulerar om AI-optimering bör betraktas som hypoteser eller observationer snarare än fastställda fakta.

När vi längre fram i artikeln diskuterar faktorer som relevans, auktoritet och E-E-A-T bygger resonemangen därför på en kombination av officiell dokumentation, etablerade SEO-principer och praktiska observationer – inte på någon offentlig rankingmodell från OpenAI.

Det vet ingen utanför OpenAI

Det finns fortfarande många frågor som saknar officiella svar.

Exempelvis vet vi inte:

• exakt hur olika signaler viktas mot varandra,
• om olika typer av frågor använder olika urvalsprinciper,
• hur ofta modellerna omvärderar vilka källor som används,
• eller vilken betydelse enskilda tekniska faktorer har.

Det är därför viktigt att vara försiktig med påståenden om att en viss metod ”garanterar” synlighet i ChatGPT.

Viktigt att känna till innan du läser vidare

OpenAI har inte publicerat någon offentlig rankingalgoritm för ChatGPT Search.

Det innebär att:

• Ingen utanför OpenAI vet exakt hur olika signaler viktas.
• Flera slutsatser bygger på dokumentation och observationer.
• AI-modeller förändras kontinuerligt.
• Den här artikeln bygger på den bästa tillgängliga kunskapen vid publiceringstillfället.

De viktigaste faktorerna som sannolikt påverkar källvalet

Utifrån OpenAI:s dokumentation, etablerade SEO-principer och observationer från AI-sök går det att identifiera ett antal faktorer som sannolikt har störst betydelse.

I nästa avsnitt går vi igenom dessa en i taget och förklarar varför relevans, innehållskvalitet, auktoritet, E-E-A-T, aktualitet och webbplatsens struktur spelar en avgörande roll när ChatGPT ska avgöra vilka källor som är mest användbara för användaren.

1. Relevans är den viktigaste faktorn

Om det finns en signal som nästan alltid verkar väga tyngst är det relevans.

ChatGPT försöker i första hand besvara användarens fråga så bra som möjligt. Därför behöver den information som används vara direkt kopplad till frågan.

Exempel

Om en användare söker efter ”Hur väljer ChatGPT sina källor?” är en artikel som helt fokuserar på den frågan sannolikt mer relevant än en bred guide om AI-optimering där ämnet bara nämns i ett kort avsnitt.

Det illustrerar en viktig princip: ju bättre en sida besvarar användarens specifika fråga, desto större är sannolikheten att den bedöms som relevant.

Det innebär att företag inte bör försöka skapa breda artiklar som täcker ”allt”. I stället är det ofta mer effektivt att skapa innehåll som besvarar en specifik fråga på djupet.

Det här verkar fungera bäst

• En tydlig huvudfråga.
• Ett konkret svar tidigt i artikeln.
• Logisk struktur.
• Djupgående förklaringar.
• Innehåll som verkligen löser användarens problem.

Det ligger också i linje med hur moderna AI-modeller är tränade – att identifiera innehåll som bäst besvarar den aktuella frågan.

2. Innehållets kvalitet är avgörande

ChatGPT verkar gynna innehåll som är:

• korrekt,
• välskrivet,
• logiskt uppbyggt,
• lätt att förstå,
• och tillräckligt omfattande för att ge ett fullständigt svar.

Det betyder inte att den längsta artikeln automatiskt är bäst. Däremot tenderar innehåll med tydliga definitioner, konkreta exempel och välutvecklade resonemang att vara mer användbart både för människor och AI.

Två artiklar kan handla om samma ämne, men den som ger flest relevanta svar och förklarar dem tydligast har sannolikt bättre förutsättningar att användas som källa.

3. Trovärdighet och E-E-A-T spelar sannolikt stor roll

OpenAI har inte sagt att ChatGPT använder Googles E-E-A-T som en rankingfaktor.

Det betyder däremot inte att trovärdighet saknar betydelse.

Tvärtom.

AI-modeller försöker ge användaren korrekt information. Därför är det logiskt att innehåll från etablerade och trovärdiga källor ofta prioriteras när likvärdiga alternativ finns.

För företag innebär det att faktorer som dessa sannolikt stärker webbplatsens förtroende:

• tydlig information om företaget,
• författare med relevant kompetens,
• kontaktuppgifter,
• publiceringsdatum,
• uppdaterade artiklar,
• transparens kring källor,
• verkliga kundcase,
• originalinnehåll.

Det handlar alltså inte om att ”optimera för E-E-A-T”, utan om att faktiskt visa erfarenhet, expertis och trovärdighet.

4. Originalinnehåll kan ge en tydlig fördel

Det finns idag tusentals artiklar som sammanfattar vad andra redan skrivit.

Det är betydligt färre som bidrar med ny kunskap.

Om två webbplatser beskriver samma ämne, men den ena dessutom innehåller:

• egna tester,
• egna undersökningar,
• statistik,
• praktiska erfarenheter,
• intervjuer,
• eller unik data,

är det rimligt att anta att den har större värde för både användare och AI.

För företag som arbetar med AI-optimering innebär det en stor möjlighet.

Istället för att enbart skriva guider kan ni publicera egna experiment, till exempel:

• Hur förändrades ChatGPT:s svar efter att vi uppdaterade en sida?
• Påverkar strukturerade FAQ-avsnitt sannolikheten att bli citerad?
• Hur ofta nämns svenska företag inom olika branscher?

Den typen av innehåll är betydligt svårare att kopiera än traditionella SEO-artiklar.

5. Auktoritet byggs över tid

Många tror att en enskild artikel räcker för att bli citerad av AI.

I praktiken verkar det snarare handla om den samlade bilden av webbplatsen.

En webbplats som publicerat högkvalitativt innehåll om AI under flera år har sannolikt större förutsättningar än en webbplats som nyligen publicerat en enda artikel.

Det är här begreppet Topical Authority blir relevant.

När ett företag publicerar många genomarbetade artiklar inom samma ämnesområde skickas starka signaler om att webbplatsen har djup expertis.

För Svensk Media Partner innebär det att varje ny AI-artikel inte bara kan ranka på egen hand – den stärker även trovärdigheten hos de artiklar som redan finns.

6. Aktualitet blir viktig när information förändras

Alla frågor kräver inte den senaste informationen.

Om någon frågar:

”Vad är en canonical-tag?”

spelar det ofta mindre roll om artikeln publicerades för ett år sedan.

Men om frågan gäller:

• ChatGPT Search,
• Google AI Overviews,
• AI Mode,
• eller nya funktioner i OpenAI,

ökar betydelsen av aktuell information.

Det innebär att företag bör se AI-artiklar som levande dokument.

Istället för att publicera en artikel och sedan lämna den orörd kan det vara klokt att:

• uppdatera den när OpenAI lanserar nya funktioner,
• komplettera med nya tester,
• justera information som blivit inaktuell,
• lägga till nya exempel.

På så sätt fortsätter artikeln vara relevant över tid.

7. En tydlig struktur hjälper både människor och AI

AI-modeller behöver inte bara förstå orden i en text.

De behöver också förstå hur informationen är organiserad.

Artiklar med en tydlig struktur är därför ofta enklare att tolka.

Exempel på element som underlättar:

• logisk rubrik hierarki,
• korta stycken,
• tabeller,
• checklistor,
• punktlistor,
• tydliga definitioner,
• frågor och svar.

Det betyder inte att AI kräver en viss struktur.

Men innehåll som är enkelt att läsa för människor är ofta också enklare för AI-system att analysera, sammanfatta och citera.

Sammanfattning: Vad verkar ha störst betydelse?

Tabellen nedan sammanfattar nuläget utifrån officiell dokumentation, etablerad kunskap och observationer från branschen.

Det är viktigt att komma ihåg att detta inte är en officiell rankingmodell från OpenAI. Tabellen bygger på en kombination av offentlig dokumentation, etablerade principer och observationer från hur moderna AI-söktjänster fungerar i praktiken.

Vad har vi lärt oss av att analysera AI-sök?

AI-sök utvecklas snabbt och ingen utanför OpenAI känner till den exakta processen bakom hur ChatGPT väljer sina källor. Samtidigt går det att identifiera återkommande mönster genom att analysera hur AI svarar på olika typer av frågor.

I vårt arbete med SEO och AI-optimering har vi sett flera tydliga tendenser.

Webbplatser som konsekvent publicerar djupgående innehåll inom ett specifikt ämnesområde verkar oftare användas som underlag än webbplatser med många korta och generella artiklar. Det tyder på att ämnesexpertis och en tydlig innehållsstruktur kan spela en viktig roll.

Vi ser också att innehåll som besvarar en specifik fråga på ett tydligt och pedagogiskt sätt oftare återkommer i AI-genererade svar än innehåll som försöker täcka många olika ämnen samtidigt.

En annan observation är att originalinnehåll verkar bli allt viktigare. Artiklar som innehåller egna analyser, praktiska erfarenheter, kundcase eller unika tester har större möjlighet att bidra med information som inte redan finns publicerad på hundratals andra webbplatser.

Samtidigt är det viktigt att vara ödmjuk inför utvecklingen. AI-modeller förändras kontinuerligt och det som fungerar idag behöver inte fungera på exakt samma sätt om sex månader.

Därför ser vi AI-optimering som en löpande process snarare än en checklista. Företag som regelbundet uppdaterar sitt innehåll, bygger ämneskluster och publicerar egen kunskap har sannolikt bättre förutsättningar att förbli relevanta – både för människor och för framtidens AI-sök.

Vår slutsats

Utifrån OpenAI:s dokumentation, etablerade SEO-principer och våra egna observationer finns det inget som tyder på att ChatGPT väljer källor utifrån en enskild rankingfaktor. Det mest hållbara sättet att öka sannolikheten att bli citerad är därför att skapa innehåll som är relevant, korrekt, välstrukturerat och tydligt visar ämnesexpertis.

Vanliga myter om hur ChatGPT väljer sina källor

AI-optimering är fortfarande ett nytt område och det cirkulerar många påståenden om hur ChatGPT väljer sina källor. Vissa bygger på missförstånd, andra på äldre information eller enskilda tester som generaliserats.

Här går vi igenom några av de vanligaste myterna.

Myt 1: ChatGPT använder bara Bing

Delvis sant – men långt ifrån hela bilden.

Många utgår från att ChatGPT enbart använder Bing eftersom Microsoft är en nära samarbetspartner till OpenAI.

I praktiken är det mer komplext.

När ChatGPT Search använder webben kan information hämtas via sökfunktioner och externa datakällor, men OpenAI har inte beskrivit exakt hur urvalet går till eller vilka index och system som används i olika situationer.

Det innebär att det är missvisande att säga:

”Om du rankar i Bing kommer du automatiskt att synas i ChatGPT.”

Samtidigt är det rimligt att anta att en webbplats som är väl indexerad, tekniskt tillgänglig och synlig i etablerade sökmotorer har bättre förutsättningar än en webbplats som knappt går att hitta.

Myt 2: Schema markup gör att ChatGPT citerar din webbplats

Det finns inga belägg för det.

Schema markup hjälper sökmotorer att förstå innehållet på en webbplats och kan förbättra hur information presenteras i sökresultat.

Däremot finns det ingen officiell information från OpenAI som visar att schema markup i sig gör att ChatGPT väljer en viss källa.

Det betyder inte att strukturerad data är oviktig.

Tvärtom kan den bidra till att information blir tydligare och mer konsekvent beskriven, vilket indirekt kan göra innehållet enklare att tolka för olika system.

Men den ska inte ses som en genväg till att bli citerad.

Myt 3: En llms.txt-fil gör att ChatGPT hittar din webbplats

Det är en av de vanligaste missuppfattningarna just nu.

llms.txt är ett förslag på en ny standard där webbplatsägare kan beskriva vilket innehåll som är mest relevant för stora språkmodeller.

Det finns däremot inget som visar att OpenAI använder llms.txt som en ranking- eller urvalssignal.

Det innebär inte att formatet saknar framtida betydelse, men i dagsläget finns det inte tillräckligt med stöd för att påstå att en llms.txt-fil ökar sannolikheten att bli citerad i ChatGPT.

Företag bör därför se den som ett möjligt framtida komplement – inte som en ersättning för högkvalitativt innehåll.

Myt 4: Backlinks är den viktigaste faktorn

Nej – men de kan fortfarande spela en indirekt roll.

Det finns inga uppgifter som visar att ChatGPT använder traditionella länksignaler på samma sätt som klassiska sökmotorer.

Samtidigt är det svårt att bortse från att välrenommerade webbplatser ofta har många naturliga länkar och omnämnanden.

Det innebär att backlinks sannolikt inte är värdefulla i sig, utan därför att de ofta är ett tecken på att andra anser innehållet vara trovärdigt och användbart.

Med andra ord:

Bygg inte länkar för AI.

Bygg innehåll som människor vill länka till.

Myt 5: AI-optimering ersätter traditionell SEO

Nej. AI-optimering bygger vidare på samma grundprinciper.

En tekniskt svag webbplats med tunt innehåll blir sällan bättre bara för att den börjar fokusera på AI.

Det mesta som gör en webbplats användbar för människor är också värdefullt för AI.

Exempelvis:

• tydlig informationsstruktur,
• hög innehållskvalitet,
• snabb laddningstid,
• god användarupplevelse,
• logisk internlänkning,
• väl genomarbetade ämneskluster.

AI-optimering ska därför ses som ett komplement till SEO – inte en ersättning.

En tekniskt välfungerande webbplats med hög prestanda, tydlig informationsstruktur och användarvänligt innehåll skapar bättre förutsättningar för både traditionella sökmotorer och AI-baserade söktjänster. Läs mer i vår guide om webbplatsens hälsa och AI-sök.

Vilken roll spelar AI-crawlers?

För att kunna använda innehåll från webben behöver AI-system först kunna hitta och läsa det.

Här kommer AI-crawlers in i bilden.

En AI-crawler fungerar på många sätt som en traditionell sökrobot. Den besöker webbplatser, läser innehåll och följer tekniska regler som webbplatsägaren satt upp.

Exempel på AI-crawlers är OpenAI:s GPTBot och andra robotar som används för att hämta eller analysera innehåll från webben.

Företag kan exempelvis välja att:

• tillåta AI-crawlers,
• blockera vissa AI-crawlers,
• eller begränsa åtkomsten via robots.txt.

Det är dock viktigt att skilja på två saker:

Att en AI-crawler kan läsa en sida innebär inte automatiskt att innehållet kommer att användas eller citeras i ChatGPT.

Läsbarhet och användning är två olika steg.

Vad kan företag faktiskt påverka?

Även om ingen utanför OpenAI känner till den exakta urvalsprocessen finns det mycket som företag själva kan påverka.

I stället för att försöka optimera för en okänd algoritm bör företag fokusera på att skapa en webbplats och ett innehåll som ger verkligt värde för användaren.

Vad innebär detta för företag?

För företag innebär detta att AI-optimering inte handlar om att försöka optimera för en hemlig algoritm eller hitta en enskild teknisk genväg. Eftersom OpenAI inte har offentliggjort hur ChatGPT väger olika signaler mot varandra är det betydligt mer hållbart att fokusera på sådant som skapar verkligt värde för användaren.

I praktiken innebär det att företag bör arbeta långsiktigt med att bygga ämnesexpertis, publicera djupgående och välstrukturerat innehåll samt kontinuerligt uppdatera sina viktigaste sidor. Genom att kombinera hög innehållskvalitet, teknisk tillgänglighet och tydlig trovärdighet ökar sannolikt förutsättningarna att bli en relevant informationskälla – både för människor och framtidens AI-sök.

Det viktigaste är därför inte att försöka förstå varje detalj i ChatGPTs interna urvalsprocess, utan att skapa innehåll som förtjänar att användas, citeras och rekommenderas.

Det innebär att företag bör fokusera på följande områden:

Publicera innehåll som besvarar riktiga frågor

Utgå från kundernas frågor och ge tydliga, konkreta svar.

Bygg djup expertis inom ett ämne

Enstaka artiklar räcker sällan.

Skapa istället ett innehållskluster där flera artiklar kompletterar varandra.

Uppdatera innehållet regelbundet

AI utvecklas snabbt.

Artiklar som hålls aktuella har större chans att fortsätta vara relevanta.

Skapa originalinnehåll

Publicera:

• egna tester,
• analyser,
• kundcase,
• statistik,
• praktiska erfarenheter.

Det är betydligt svårare att kopiera än generiska guider.

Visa tydligt vem som står bakom innehållet

En transparent avsändare med dokumenterad kompetens stärker trovärdigheten.

Checklista: Så ökar du sannolikheten att bli citerad i ChatGPT

Det finns inga garantier för att synas i AI-svar, men följande åtgärder ligger väl i linje med både god SEO och hur moderna AI-system verkar värdera innehåll:

• Besvara en tydlig fråga per artikel.
• Publicera djupgående och välstrukturerat innehåll.
• Bygg ämneskluster med stark internlänkning.
• Visa expertis genom egna erfarenheter och exempel.
• Håll innehållet uppdaterat.
• Gör webbplatsen tekniskt tillgänglig.
• Var transparent med författare, företag och kontaktuppgifter.
• Prioritera kvalitet framför mängd.
• Skapa innehåll som människor faktiskt vill läsa, dela och hänvisa till.

I slutändan är det sannolikt den viktigaste strategin – oavsett hur AI-modeller utvecklas i framtiden.

• Källor och vidare läsning Följande källor har använts som underlag för denna artikel och rekommenderas för dig som vill fördjupa dig i hur ChatGPT Search, AI-crawlers och AI-sök fungerar.
  • OpenAI – ChatGPT Search
    https://help.openai.com/en/articles/9237897-chatgpt-search
  • OpenAI Developers – Overview of OpenAI Crawlers (GPTBot, OAI-SearchBot och ChatGPT-User)
    https://developers.openai.com/api/docs/bots
  • OpenAI – Publishers & Developers FAQ
    Information om hur webbplatser kan bli upptäckta och användas i ChatGPT Search.
    https://help.openai.com/en/articles/12627856-publishers-and-developers-faq
  • Google Search Central – Creating Helpful, Reliable, People-First Content
    https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content
  • Google Search Central – Search Quality Evaluator Guidelines (E-E-A-T)
    https://developers.google.com/search/blog/2022/12/google-raters-guidelines-e-e-a-t
  • Microsoft Bing Webmaster Guidelines
    https://www.bing.com/webmasters/help/webmaster-guidelines-30fba23a
  • Lewis, P. et al. (2020) – Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks
    https://arxiv.org/abs/2005.11401