RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Een AI-techniek die een taalmodel combineert met een externe kennisbron, zodat antwoorden gebaseerd worden op actuele, bedrijfsspecifieke informatie.
Wat is RAG?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) is een architectuurpatroon waarbij een AI-taalmodel wordt verrijkt met informatie uit externe bronnen voordat het een antwoord genereert. In plaats van uitsluitend te vertrouwen op de trainingsdata van het model, doorzoekt een RAG-systeem eerst een kennisbank, zoals documenten, handleidingen of databases. De gevonden informatie wordt als context meegegeven aan het taalmodel, wat resulteert in antwoorden die actueel, relevant en verifieerbaar zijn.
Hoe werkt RAG?
Een RAG-systeem werkt in drie stappen. Eerst worden documenten en andere bronnen verwerkt tot embeddings en opgeslagen in een vector database. Wanneer een vraag binnenkomt, worden via staged retrieval de meest relevante fragmenten opgehaald op basis van semantische gelijkenis. Deze fragmenten worden vervolgens als context meegegeven aan het taalmodel, dat op basis daarvan een onderbouwd antwoord genereert. Het hele proces draait bij Wabber op een eigen 128GB VRAM-cluster in Nederland.
Voorbeeld
Een logistiek bedrijf met 500 pagina's aan proceshandleidingen implementeert een RAG-chatbot via Wabber. Medewerkers stellen vragen over procedures, en de chatbot doorzoekt automatisch alle handleidingen om het juiste antwoord te geven, inclusief bronvermelding. Waar medewerkers voorheen minuten zochten in dikke ordners of op het intranet, krijgen zij nu binnen seconden een accuraat antwoord dat direct verwijst naar het relevante document.
Waarom is RAG belangrijk?
RAG is de sleutel tot betrouwbare AI voor bedrijven. Zonder RAG kan een taalmodel verouderde of onjuiste informatie geven, ook wel hallucinatie genoemd. Met RAG wordt elk antwoord onderbouwd door uw eigen documentatie en gegevens, waardoor de betrouwbaarheid drastisch toeneemt. Wabber implementeert RAG-oplossingen als onderdeel van chatbot- en chat-widgetproducten, zodat medewerkers en klanten altijd toegang hebben tot accurate, actuele kennis.
Gerelateerde oplossingen
Veelgestelde vragen
Wat is het verschil tussen RAG en een gewone chatbot?
Een gewone chatbot antwoordt uitsluitend op basis van zijn trainingsdata, die verouderd kan zijn. Een RAG-chatbot doorzoekt bij elke vraag eerst uw eigen kennisbank en baseert het antwoord op actuele, bedrijfsspecifieke documenten. Dit maakt RAG-antwoorden betrouwbaarder en verifieerbaar.
Welke documenten kan een RAG-systeem verwerken?
Een RAG-systeem kan vrijwel alle tekstuele bronnen verwerken, waaronder PDF's, Word-documenten, webpagina's, handleidingen en databases. De RAG-pipeline van Wabber bevat scrapers die websites en documenten automatisch verwerken, embeddings genereren en opslaan in een vector database.
Waar draait de RAG-pipeline van Wabber?
De volledige RAG-pipeline van Wabber draait op een eigen AI-cluster met 128GB VRAM in Nederland. Dit garandeert dat uw data het land niet verlaat en voldoet aan strenge privacyvereisten. Het cluster kan ook on-premise bij de klant worden geplaatst voor maximale controle.
Hoe voorkomt RAG dat een AI onjuiste antwoorden geeft?
RAG voorkomt hallucinatie door het taalmodel te voorzien van feitelijke context uit uw eigen documentatie voordat het een antwoord genereert. Het model baseert zich op deze opgehaalde informatie in plaats van te gissen. Daarnaast kan het systeem bronvermeldingen tonen, zodat gebruikers het antwoord kunnen verifiëren.
AI-Readiness Scan
Scan in 2 minuten - ontdek waar u staat.
Klaar om uw data voor u te laten werken?
Plan een vrijblijvende kennissessie van 30 minuten. Ontdek hoe private AI en volgsystemen uw operatie meetbaar verbeteren.