RAG uitgelegd: AI met jouw context

Retrieval-Augmented Generation, of RAG, is de techniek waarmee een taalmodel antwoorden geeft op basis van jóuw documenten in plaats van alleen zijn trainingsdata. Het is vandaag de betrouwbaarste manier om AI op eigen kennis te laten werken.

Hoe werkt RAG?

1. Ophalen (retrieval): bij een vraag zoekt het systeem de meest relevante stukken uit je eigen kennisbank.
2. Aanvullen (augmented): die stukken worden als context aan het model meegegeven.
3. Genereren (generation): het model formuleert een antwoord, gebaseerd op die context, met bronvermelding.

Waarom RAG?

• Actueel: je werkt met je eigen, actuele documenten, geen verouderde trainingsdata.
• Controleerbaar: elk antwoord verwijst naar de bron.
• Veilig: je kennis blijft binnen je eigen omgeving en toegangsbeheer.

RAG begint bij het fundament

RAG is zo goed als de kennislaag eronder. Versnipperde of verouderde documentatie levert versnipperde antwoorden. Daarom begint een goede RAG-implementatie altijd bij het op orde brengen van het datafundament, precies de volgorde die we in onze aanpak volgen: eerst de mens en de data, dan pas de AI.