Retrieval Augmented Generation (RAG) is een geavanceerde AI-techniek die het genereren van tekst combineert met informatieophaling. Het doel van RAG is om de nauwkeurigheid en relevantie van AI-gegenereerde antwoorden te verbeteren door real-time data op te halen uit externe bronnen. Dit zorgt ervoor dat AI-systemen niet alleen op basis van vooraf getrainde kennis antwoorden geven, maar ook actuele en contextuele informatie kunnen verwerken.
RAG combineert twee kerncomponenten: retrieval en generation. Eerst zoekt het AI-model naar relevante informatie in een externe database of documentenset (retrieval). Vervolgens gebruikt het deze opgehaalde gegevens om een samenhangend en accuraat antwoord te genereren (generation). Dit proces maakt gebruik van geavanceerde machine learning-technieken zoals neurale netwerken en transformer-modellen, die de betrouwbaarheid van AI-gegeneerde content aanzienlijk verbeteren.
Een belangrijk voordeel van RAG is dat het AI-modellen toegang geeft tot dynamische informatie. Traditionele AI-taalmodellen zoals GPT-3 of GPT-4 zijn getraind op statische datasets, wat betekent dat hun kennis verouderd kan raken. RAG voorkomt dit probleem door relevante en actuele informatie op te halen op het moment dat een vraag wordt gesteld.
Een voorbeeld van RAG is een AI-gestuurde klantenservice-assistent die real-time antwoorden geeft op basis van de nieuwste producthandleidingen of bedrijfsdocumentatie. In plaats van alleen te vertrouwen op vooraf getrainde gegevens, zoekt het systeem in een database naar de meest relevante informatie en verwerkt deze in het gegenereerde antwoord. Dit zorgt voor accurate en up-to-date informatie, wat vooral nuttig is in sectoren zoals geneeskunde, financiën en juridische dienstverlening.
Een ander voorbeeld is een AI-systeem dat nieuwsartikelen samenvat op basis van actuele bronnen. In plaats van verouderde kennis te gebruiken, haalt het systeem de laatste nieuwsberichten op en genereert daaruit een samenvatting met de meest relevante feiten.
