Retrieval Augmented Generation (RAG) is een techniek in natuurlijke taalverwerking (NLP) die de capaciteiten van generatieve kunstmatige intelligentie modellen verbetert door deze te combineren met opzoekgebaseerde methoden. RAG benut het beste van twee werelden: het vermogen om relevante informatie op te halen uit een uitgebreide corpus van gegevens, zoals artikelen, databases of zelfs hele kennisbases zoals Wikipedia, en het vermogen om samenhangende, contextueel passende antwoorden te genereren op basis van de opgehaalde informatie.
Wat is Retrieval Augmented Generation (RAG)?
Hoe werkt een RAG?
- Opvragingsfase: Wanneer een vraag wordt gesteld, begint RAG met het ophalen van informatie die relevant is voor de vraag. Dit gebeurt meestal met behulp van een documentopvragingssysteem dat een database met teksten scant om segmenten te vinden die overeenkomen met sleutelwoorden of onderwerpen gerelateerd aan de vraag.
- Generatiefase: Zodra de relevante informatie is opgehaald, neemt een generatief model (zoals die gebruikt worden in traditionele taalmodellen) het over. Het gebruikt de opgehaalde teksten als een kennisbron om een antwoord te componeren dat niet alleen relevant is, maar ook rijk aan details, waardoor het geïnformeerd en nauwkeurig lijkt.
Waarom gebruiken wij RAG?
De integratie van opvraging en generatie stelt RAG-modellen in staat om antwoorden te produceren die nauwkeuriger en gedetailleerder zijn dan die gegenereerd door puur generatieve AI-systemen. Dit maakt RAG bijzonder nuttig voor toepassingen waar nauwkeurigheid van informatie en diepgang van kennis cruciaal zijn, zoals in academisch onderzoek, klantensupport en contentcreatie.
Hey!
Wil je meer weten?
Dit is Robert, directeur van Brthrs. Heb je een vraag, een uitdaging, een idee… Hij hoort het graag!