Begrippenlijst AI-techniek
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Wat is RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
RAG laat een taalmodel eerst de juiste documenten uit jouw eigen bronnen ophalen en daarop zijn antwoord baseren, zodat het put uit jouw kennis in plaats van alleen uit zijn training.
Een taalmodel weet veel, maar niets specifieks over jouw bedrijf: niet je polisvoorwaarden, niet je dossiers, niet je interne handleidingen. RAG lost dat op door bij elke vraag eerst de relevante stukken uit jouw bronnen op te zoeken en die aan het model mee te geven. Het antwoord komt dan uit jouw kennis, niet uit een algemeen geheugen.
Dat doet twee dingen tegelijk. Het maakt antwoorden actueel en bedrijfsspecifiek, en het vermindert hallucinaties, omdat het model zich kan baseren op echte tekst in plaats van te gokken. Je kunt het antwoord bovendien terugkoppelen naar de bron, wat het controleerbaar maakt.
RAG is vaak het verschil tussen een AI die leuk klinkt en een AI die klopt op jouw situatie. Voor de meeste MKB-toepassingen is het de eerste bouwsteen die we kiezen, nog vóór we naar fine-tuning kijken. Zo bouwen we bijvoorbeeld een kennisbank op je eigen documenten.