Retrieval-Augmented Generation (RAG)

RAG är en teknik som låter en stor språkmodell svara utifrån dina egna dokument: den hämtar de relevanta avsnitten från en kunskapsbas och ger dem till modellen som kontext, så att svar grundar sig i din data snarare än modellens allmänna träning.

RAG åtgärdar den största svagheten hos LLM:er i affärsbruk — de känner inte till din specifika information och kan hallucinera. Genom att först söka i en betrodd källa (manualer, rutiner, underhållsregister) och mata de bästa resultaten till modellen producerar RAG svar som är grundade i och citerbara till dina egna dokument. Det är standardsättet att bygga en tillförlitlig intern assistent över industriell kunskap.

Relaterade termer

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

Relaterade guider