Retrieval-Augmented Generation (RAG)

RAG is een techniek waarmee een large language model uit je eigen documenten kan antwoorden: het haalt de relevante passages uit een kennisbank en geeft die aan het model als context, zodat antwoorden geworteld zijn in je data in plaats van de algemene training van het model.

RAG pakt de grootste zwakte van LLM's in zakelijk gebruik aan — ze kennen je specifieke informatie niet en kunnen hallucineren. Door eerst een vertrouwde bron te doorzoeken (handleidingen, procedures, onderhoudsregistraties) en de beste resultaten aan het model te voeren, produceert RAG antwoorden die geworteld en citeerbaar zijn in je eigen documenten. Het is de standaardmanier om een betrouwbare interne assistent over industriële kennis te bouwen.

Gerelateerde begrippen

Large Language Model (LLM) · Generative AI · Machine Learning (Industrial)

Gerelateerde gidsen