Retrieval-Augmented Generation, meestal afgekort tot RAG, is een techniek binnen kunstmatige intelligentie die AI-antwoorden beter, actueler en betrouwbaarder maakt. In plaats van alleen te vertrouwen op wat een AI-model ooit heeft geleerd, mag de AI vlak vóór het antwoord extra informatie ophalen uit externe bronnen.
Daardoor kan AI antwoorden geven die beter aansluiten op de situatie, gebaseerd zijn op recente gegevens en gebruikmaken van eigen documenten of bedrijfsinformatie.
Waarom gewone AI-modellen tekortschieten
Veel AI-systemen werken met grote taalmodellen. Deze modellen zijn getraind op enorme hoeveelheden tekst, maar die training ligt vast in de tijd.
Dat zorgt voor problemen bij vragen over:
- actuele informatie
- interne bedrijfsdocumenten
- productspecifieke details
- beleid, regels of handleidingen
Een AI-model kan deze informatie niet kennen als die pas na de training is ontstaan. Het model opnieuw trainen is duur, complex en vaak onpraktisch.
Wat RAG precies doet
RAG lost dit probleem op zonder het taalmodel zelf aan te passen.
Het systeem werkt als volgt:
- Een gebruiker stelt een vraag
- Het systeem zoekt eerst relevante informatie in externe bronnen
- Die informatie wordt toegevoegd aan de vraag
- Het taalmodel gebruikt deze extra context om een antwoord te maken
Je kunt het zien als een AI die eerst mag naslaan voordat hij antwoord geeft.
Een eenvoudig voorbeeld
Stel dat een sportorganisatie een chatbot heeft.
Zonder RAG kan de chatbot uitleggen hoe de sport werkt of wie bekende spelers zijn. Maar vragen over de wedstrijd van gisteren, blessures of actuele standen leveren verkeerde of vage antwoorden op.
Met RAG kan de chatbot informatie ophalen uit wedstrijdverslagen, statistieken en nieuwsartikelen. Daardoor zijn de antwoorden actueel, specifieker en betrouwbaarder.
Hoe werkt RAG achter de schermen
Organisaties hebben vaak veel verschillende soorten data, zoals:
- databases
- pdf-documenten
- handleidingen
- nieuwsberichten
- chatgesprekken
Bij RAG worden deze gegevens omgezet naar een vorm die de AI kan doorzoeken. Dat gebeurt met zogeheten vectoren, een wiskundige representatie van betekenis.
Deze vectoren worden opgeslagen in een vectordatabase. Wanneer iemand een vraag stelt, zoekt het systeem naar informatie die inhoudelijk het best past bij die vraag, niet alleen naar dezelfde woorden.
De rol van semantisch zoeken
Bij traditioneel zoeken draait alles om trefwoorden. Semantisch zoeken kijkt naar betekenis.
Dat betekent dat het systeem begrijpt dat verschillende woorden toch over hetzelfde onderwerp kunnen gaan. Semantisch zoeken is een essentieel onderdeel van RAG, omdat het bepaalt welke informatie relevant is om mee te geven aan het AI-model.
Waarom RAG ideaal is voor chatbots
Chatbots worden vaak gebruikt in situaties waar snelle en juiste antwoorden verwacht worden.
RAG maakt chatbots slimmer doordat ze:
- vragen kunnen beantwoorden die niet vooraf zijn ingesteld
- actuele productinformatie kunnen gebruiken
- interne kennis toegankelijk maken
- antwoorden kunnen baseren op echte documenten
Voor veel organisaties is een chatbot daarom de eerste praktische toepassing van RAG.
De belangrijkste voordelen van RAG
- toegang tot actuele informatie
- geen hertraining van het taalmodel nodig
- gebruik van eigen data en documenten
- meer context en minder fouten
- herkomst van informatie is te achterhalen
Dat laatste is belangrijk, fouten zijn sneller te vinden en te corrigeren.
Uitdagingen bij RAG
RAG is krachtig, maar niet automatisch eenvoudig.
- het goed structureren van documenten
- zorgen voor betrouwbare brondata
- iets hogere kosten en minimale vertraging
- gebrek aan ervaring en kennis binnen organisaties
De techniek zelf werkt snel, maar de inrichting vraagt aandacht.
Waar RAG nu al wordt toegepast
- klantenservice-chatbots
- interne kennisassistenten
- analyse van rapporten en documenten
- zoeken in grote archieven
- ondersteuning bij beleid en regelgeving
De toekomst van RAG
In de toekomst gaat RAG verder dan alleen antwoorden geven.
AI-systemen kunnen dan ook:
- keuzes maken op basis van context
- acties uitvoeren
- processen starten
- gerichte aanbevelingen doen
Daarmee verandert AI van een gesprekspartner in een praktische digitale assistent.
Samenvatting
Retrieval-Augmented Generation maakt AI slimmer door actuele en relevante informatie toe te voegen op het moment dat een antwoord wordt gemaakt. Het combineert de kracht van taalmodellen met eigen data, zonder ingewikkelde hertraining.
Voor toepassingen waar betrouwbaarheid, context en actualiteit belangrijk zijn, is RAG een logische volgende stap.
Gerelateerde content
- De playlist ‘AI voor Beginners’ op mijn YouTube kanaal ‘De Wereld Van AI’
- Blog: Wat is Kunstmatige Intelligentie? Een Eenvoudige Introductie
- YouTube Video: Wat is Kunstmatige Intelligentie? (Eenvoudig uitgelegd)
- Blog: Hoe RAG AI-Hallucinaties Vermijdt en Betrouwbare Antwoorden Geeft
- Blog: Hoe Vectordatabases AI Verbeteren
DE WERELD VAN AI 
Heb je een vraag of toevoeging? Reageer hieronder.