Le RAG (Ophalen-Gecontroleerde Generatie), of meer terugwinningis een geavanceerde AI-techniek die de kwaliteit en relevantie verbetert van antwoorden die worden geproduceerd door taalmodellen door het systeem te verbinden met een kennisbank.
In plaats van alleen te vertrouwen op de kennis die is opgedaan tijdens de training, zullen deze modellen informatie zoeken in realtime in databases, documenten of andere externe bronnen voordat ze een antwoord genereren. Hierdoor kunnen ze nauwkeuriger, beter geïnformeerd en contextueel relevanter.
Hoe werkt de RAG?
De RAG is gebaseerd op een tweefasenproces :
- Informatie ophalen :
- Wanneer een vraag wordt gesteld, zoekt het model eerst naar de meest relevante documenten of tekstpassages in een externe kennisbank (bijv. artikelen, databases, interne documenten, online API's).
- Generatie :
- Zodra de informatie is opgehaald, gebruikt het model deze om een antwoord te formuleren dat integreert deze gegevens op een natuurlijke en samenhangende manier.
💡 Voorbeeld:
Een op RAG gebaseerde medisch assistent kan recente medische databases (zoals PubMed) doorzoeken voordat hij een vraag over een behandeling beantwoordt. Op deze manier beperkt ze zich niet tot de vaste kennis van haar opleiding, maar kan ze ook geeft een antwoord op basis van het meest recente wetenschappelijke onderzoek.
Waarom RAG gebruiken?
De RAG heeft verschillende grote voordelen :
✔ Verbeterde nauwkeurigheid
Door te vertrouwen op actuele bronnen vermindert de RAG het risico van "hallucinatie "(verzinnen van feiten) en produceert antwoorden betrouwbaarder en feitelijker.
✔ Betere contextualisering
Hierdoor kunnen we het verzoek van de gebruiker beter begrijpen en erop reageren. met meer relevantiedoor contextspecifieke informatie te integreren.
✔ 🎯 Personaliseer je antwoorden
De RAG kan worden aangepast aan de specifieke behoeften van een gebruiker of een sector (recht, financiën, gezondheid, e-commerce, enz.), door gespecialiseerde databases raadplegen.
✔ 📡 Mogelijkheid om up-to-date te blijven
In tegenstelling tot conventionele modellen, die niet kunnen leren na training, kan de RAG toegang tot recente informatie zonder het model volledig opnieuw te moeten formatteren.
Concrete voorbeelden van het gebruik van RAG
💬 1. Chatbots intelligent
👉 Een afdeling klantenservice gebruikt een RAG-chatbot die een database met veelgestelde vragen en technische handleidingen raadpleegt om precieze antwoorden te geven en onnodige doorverwijzingen naar een menselijke agent te voorkomen.
🔎 2. Geavanceerde zoekmachines
👉 Een op RAG gebaseerde juridische zoekmachine kan relevante gerechtelijke uitspraken of wetsartikelen ophalen en samenvatten om de vragen van een advocaat te beantwoorden.
📝 3. Schrijfwaren
👉 Een journalist gebruikt een RAG-gebaseerde assistent die actuele statistieken en citaten verzamelt om zijn artikel te verrijken.
🧠 4. Medische AI
👉 Een arts ondervraagt een medisch assistent van RAG die actuele informatie over de bijwerkingen van een nieuw medicijn ophaalt voordat hij zijn patiënt advies geeft.
🏢 5. In-company assistentie
👉 Een werknemer stelt een vraag over het interne beleid van zijn bedrijf; de RAG AI raadpleegt live interne documentatie en antwoordt met relevante informatie.
