RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG is een AI-architectuur die een taalmodel combineert met een retrievalsysteem, waardoor de AI uw documenten en data in real time kan doorzoeken voordat een antwoord wordt gegenereerd.

Wat is RAG?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) is een architectuur voor AI-systemen die een kernbeperking van standaard LLMs aanpakt: hun kennis is bevroren op het moment van training.

RAG lost dit op door een retrievalstap toe te voegen vóór generatie. Wanneer een gebruiker een query indient, doorzoekt het systeem eerst een database van uw documenten, haalt de meest relevante passages op en levert deze als context aan het LLM.

Waarom RAG belangrijk is voor enterprise AI

Voor enterprise-gebruiksscenario's is RAG vaak praktischer dan fine-tuning. U kunt uw documentendatabase bijwerken zonder het model aan te raken.

RAG biedt ook citaties. Omdat de reactie van het model gebaseerd is op opgehaalde passages, kunt u gebruikers precies tonen welk document als bron diende.

Veelgestelde vragen

Wat is het verschil tussen RAG en fine-tuning?

Fine-tuning past de gewichten van het model aan door het op uw data te trainen. RAG houdt het model ongewijzigd maar geeft het toegang tot uw data op querytijd. RAG is sneller te implementeren en gemakkelijker bij te werken.

Vereist RAG het opslaan van gegevens in de cloud?

Niet noodzakelijk. RAG-systemen kunnen volledig on-premise worden ingezet. Voor enterprise-implementaties met privacyvereisten is volledig on-premise RAG de standaardbenadering.

Hoe nauwkeurig is RAG?

Goed geïmplementeerde RAG-systemen bereiken 85-95% antwoordnauwkeurigheid op enterprise kennisbanken.

Het Wonka AI antwoord

Uw data blijft van u. Uw AI werkt voor u.

Wonka AI implementeert een private LLM binnen uw infrastructuur — verbonden met uw bestaande tools, alles verwerkt op uw servers. Geen data verlaat uw omgeving. Geen cloudafhankelijkheid. Volledige AVG-naleving, standaard inbegrepen.

Demo boeken

Het model draait op uw servers — niets bereikt een derde partij
Verbonden met uw volledige stack: SharePoint, Salesforce, Slack, Jira en meer
Geïmplementeerd in weken, niet maanden