RAG staat voor Retrieval-Augmented Generation, een generatieve AI-architectuur die grote taalmodellen (LLMs) aanvult met bedrijfsinterne data. Hierdoor kan AI-gestuurde software, zoals chatbots, effectiever communiceren met gebruikers. Een LLM (Large Language Model) is een geavanceerd machine learning-model dat tekstuele vragen beantwoordt. Maar omdat een LLM slechts zo goed is als de data waarop het is getraind, moet het regelmatig worden bijgewerkt. Hier komt RAG om de hoek kijken.
.png)
Chatbots zijn handig wanneer gebruikers snel antwoord willen op hun vragen. Maar conventionele bots kunnen maar op een beperkt aantal scenario’s (de zogenaamde “intents”) reageren. Dit beperkt hun bruikbaarheid – en kan gebruikers frustreren. RAG maakt chatbots slimmer door een bedrijfs-LLM in te schakelen die ook vragen buiten de ingestelde intenties kan beantwoorden. Stel je een chatbot voor van een telecomprovider. Een klant meldt via de website dat haar internetverbinding weg is. Een klassieke chatbot geeft generieke instructies: controleer de router, kabels, enzovoort.
Data-producten – herbruikbare data-assets die data combineren met alle toegangs- en contextinformatie – geven RAG een enorme boost. Ze leveren verse, betrouwbare, contextuele data aan het LLM wanneer een gebruiker de chatbot iets vraagt.
Vandaag de dag worden RAG-chatbots vooral gebruikt om betrouwbare, contextuele en snelle antwoorden te leveren. Maar in de toekomst kunnen ze ook passende acties voorstellen op basis van de situatie van de gebruiker.
Vandaag de dag worden RAG-chatbots vooral gebruikt om betrouwbare, contextuele en snelle antwoorden te leveren. Maar in de toekomst kunnen ze ook passende acties voorstellen op basis van de situatie van de gebruiker.
Vandaag de dag worden RAG-chatbots vooral gebruikt om betrouwbare, contextuele en snelle antwoorden te leveren. Maar in de toekomst kunnen ze ook passende acties voorstellen op basis van de situatie van de gebruiker.
Perfect for individuals or small teams just getting started.
Ideal for growing businesses looking to scale.
Tailored solutions for large enterprises with complex needs.
.png)
