Techniek - 6 min
RAG is een manier om een taalmodel eerst relevante informatie uit documenten of een kennisbank op te laten halen voordat het antwoord geeft. Daardoor worden antwoorden vaak specifieker, beter onderbouwd en bruikbaarder voor je eigen organisatie.
RAG staat voor Retrieval-Augmented Generation. Eerst zoekt het systeem relevante informatie op uit een kennisbank, documentcollectie of andere bron. Pas daarna gebruikt het model die gevonden context om een antwoord op te bouwen.
In een RAG-systeem wordt een vraag eerst vertaald naar een zoekactie. Daarna worden relevante stukken tekst geselecteerd en meegestuurd naar het model. Het model antwoordt dus niet alleen op basis van zijn training, maar ook op basis van bronnen die op dat moment zijn opgehaald.
Een standaard LLM weet niet automatisch wat er in jouw handleidingen, beleid of projectdocumenten staat. Met RAG kan het systeem antwoorden geven op basis van je eigen informatie. Dat maakt AI veel bruikbaarder voor interne kennisvragen, documentondersteuning en klantgerichte processen.
De kwaliteit hangt af van brondata, documentstructuur, zoeklogica en de vraag of de juiste passages worden geselecteerd. Slecht gestructureerde documenten of verouderde informatie leiden ook in een RAG-opzet tot matige antwoorden. RAG is dus geen wondermiddel, maar een keten die goed ingericht moet zijn.
RAG helpt bij kennis ophalen, maar lost niet alles op. Voor complexe workflows, beslislogica, rechtenbeheer of acties in andere systemen heb je vaak extra lagen nodig, zoals validatie, menselijke controle of agentlogica. RAG is vaak een sterke basis, niet het volledige product.
Verder lezen
Een LLM is een groot taalmodel dat tekst kan begrijpen, voorspellen en genereren. Het voelt vaak slim aan, maar de kwaliteit van het resultaat hangt sterk af van context, modelkeuze en hoe je het inzet.
Open artikel
Edge AI betekent dat AI draait dicht bij de bron van de data, bijvoorbeeld op een device, server of lokaal netwerk. Daardoor kun je sneller werken en houd je vaak meer controle over privacy, continuiteit en kosten.
Open artikel
Context is alle extra informatie die je aan een model meegeeft zodat het beter begrijpt wat je bedoelt. Goede context maakt het verschil tussen een algemeen antwoord en iets dat echt past bij jouw taak, organisatie of document.
Open artikel
> Voorbereid op de toekomst
Ontdek hoe jouw organisatie veilig en lokaal met AI kan werken. Met AITJE werk je lokaal, houd je jouw data in eigen beheer en heb je regie over je AI infrastructuur. We laten je graag zien wat dat in de praktijk oplevert.