RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION CHATBOTS

Retrieval-Augmented Generation, of kortweg RAG, is een geavanceerde AI-techniek waarbij generatieve modellen (zoals taalmodellen) gecombineerd worden met retrieval-systemen (informatiesystemen) om betere, meer contextueel relevante antwoorden te bieden. Waar traditionele AI-modellen volledig vertrouwen op vooraf getrainde kennis, kan RAG informatie ophalen uit een up-to-date database of kennisbank en deze direct integreren in de gegenereerde output. Dit maakt het mogelijk om vragen nauwkeuriger, actueler en betrouwbaarder te beantwoorden.  

MAAK EEN AFSPRAAK TALK2DB DEMO AANVRAGEN​​​​ 

Hoe werkt RAG?

RAG werkt in twee stappen:

  1. Retrieval-fase: Wanneer een vraag of verzoek binnenkomt, doorzoekt de AI eerst een externe database (bijvoorbeeld, documenten, artikelen, of interne data). De meest relevante informatie wordt opgehaald en ter beschikking gesteld voor de volgende fase.
  2. Generatieve fase: De opgehaalde informatie wordt vervolgens door een taalmodel verwerkt en gebruikt om een volledig, coherent en contextueel antwoord te genereren.

Deze aanpak verbindt de kracht van retrieval met de flexibiliteit van generatie. Het zorgt ervoor dat het AI-model niet alleen goed geschreven antwoorden kan geven, maar ook dat deze antwoorden direct ondersteund worden door de meest actuele en relevante gegevens.

RAG Voorbeelden

  1. Klantenservice: AI-modellen die met RAG zijn uitgerust, kunnen snel antwoorden op klantvragen geven door relevante informatie op te halen uit FAQ's, handleidingen en product databases. Dit verbetert niet alleen de snelheid, maar ook de nauwkeurigheid en relevantie van elk antwoord.
  2. Medische Diagnostiek: In medische AI-toepassingen kan RAG actuele onderzoeksresultaten en medische kennis integreren, wat helpt om patiënten en artsen van de meest betrouwbare en actuele informatie te voorzien.
  3. Financiële Analyse: Financiële instellingen kunnen RAG gebruiken om marktanalyse, rapportages en adviezen op basis van de nieuwste marktdata te genereren, wat essentieel is voor beleggingsbeslissingen en risicomanagement.
  4. Marketing Inzichten: RAG's kunnen bijzonder informatief zijn voor marketing afdelingen. Zonder technische en model kennis kunnen zij op een chat-gerelateerde manier inzichten krijgen in hun doelgroep.


Talk2DB

NIEUW! Talk2DB Model

Waarom moeilijke query's en code schrijven als ons model het voor je kan doen? Met Talk2DB kun je middels tekst data ophalen uit je database en inzichten creëren waar je zelf misschien nog niet eens op was gekomen.

🚀PROMPT JE DATABASE!

TALK2DB DEMO AANVRAGEN​​​​

Bij Trust AI geloven we dat RAG de toekomst is van betrouwbare AI. Door het combineren van krachtige taalmodellen met dynamische informatie ophaaltechnieken, zijn wij in staat om oplossingen te bieden die niet alleen antwoorden genereren, maar ook zorgen voor nauwkeurigheid, transparantie en relevantie.

Bent u benieuwd hoe Retrieval-Augmented Generation uw organisatie kan versterken? Neem contact op met Trust AI om te ontdekken hoe wij RAG kunnen integreren in uw bedrijfsprocessen voor betrouwbare en intelligente oplossingen.