RAG
RAG, voluit retrieval-augmented generation, laat een AI eerst opzoeken in jouw eigen documenten en pas daarna antwoord geven. Zo baseert het model zich op jouw feiten in plaats van op wat het ooit heeft geleerd.
Een taalmodel kent op zichzelf jouw bedrijf niet, en verzint soms iets dat plausibel klinkt. RAG lost dat op door aan het model eerst de relevante stukken uit jouw kennisbank mee te geven, waarna het daarop zijn antwoord baseert. Het model redeneert dan over jouw actuele feiten, niet over een verouderde herinnering.
Dit is de standaardmanier om een AI-assistent betrouwbaar te maken over een specifiek bedrijf, zonder het hele model opnieuw te hoeven trainen.
In de praktijk.
De AI-receptie bij Inge de Bruijn Zwembad werkt zo: hij zoekt het antwoord eerst op in de kennisbank van het zwembad en formuleert daarna pas een reactie, zodat hij niet gokt.
Veelgestelde vragen.
Wat betekent RAG?
RAG staat voor retrieval-augmented generation. De AI zoekt eerst de relevante stukken op in jouw eigen documenten en baseert daar zijn antwoord op, in plaats van te putten uit wat het model ooit heeft geleerd.
Waarom is RAG belangrijk voor een bedrijfs-AI?
Omdat het een model laat antwoorden op basis van jouw actuele feiten in plaats van een algemene, mogelijk verouderde herinnering. Dat maakt de assistent betrouwbaarder en vermindert het risico op verzonnen antwoorden.
Verwante begrippen.
Zien hoe dit in de praktijk werkt? Bekijk AI-assistent en AI-receptie.
Benieuwd wat dit voor jou kan doen?
Plan de gratis Werk-check. In een half uur wijs ik aan waar in jouw bedrijf dit soort werk blijft hangen, en wat het zou schelen om het over te nemen.