Trace Id is missing
Overslaan naar hoofdinhoud
Azure

Wat is retrieval-augmented generation (RAG)?

Meer informatie over hoe RAG-technologie (retrieval-augmented generation) de nauwkeurigheid en relevantie verbetert van antwoorden die worden gegenereerd door grote taalmodellen (LLM's).

RAG verhoogt de AI-nauwkeurigheid door externe kennis te integreren, zodat up-to-date, relevante antwoorden worden gegarandeerd

Door het verbeteren van de mogelijkheden van cloud-computing en het beïnvloeden van de vooruitgang van AI, helpt RAG de nauwkeurigheid en relevantie van door AI gegenereerde antwoorden te verbeteren, waardoor AI-systemen betrouwbaarder en effectiever worden in verschillende toepassingen.

Belangrijke punten

  • De geschiedenis en evolutie van RAG in AI weerspiegelen een bredere trend naar intelligentere en contextbewuste systemen die grote hoeveelheden informatie effectief kunnen combineren met geavanceerde generatiemogelijkheden.
  • Met RAG-architectuur kunnen AI-systemen beter geïnformeerde en betrouwbare inhoud produceren door vooraf getrainde generatie van inhoud te baseren op opgehaalde externe kennis.
     
  • De voordelen van RAG maken het tot een krachtige techniek voor het maken van AI-systemen die nauwkeuriger, betrouwbaarder en veelzijdiger zijn, met brede toepassingen in domeinen, branches en taken.
     
  • Ontwikkelaars gebruiken RAG om AI-systemen te bouwen die inhoud kunnen genereren die is gebaseerd op nauwkeurige informatie, wat leidt tot betrouwbaardere, contextbewustere en op gebruikers gerichtere toepassingen.

  • Met RAG-systemen wordt het ophalen en genereren van inhoud gecombineerd, waardoor het een krachtig hulpprogramma is voor een breed scala aan toepassingen, branches en toepassingen.

  • Naarmate RAG-modellen zich verder ontwikkelen, wordt verwacht dat ze een cruciale rol gaan spelen in verschillende toepassingen, van klantenservice tot onderzoek en het maken van inhoud.

  • RAG zal een cruciale rol spelen in de toekomst van LLM's door de integratie van ophaal- en generatieprocessen te verbeteren.

RAG: Mechanica, geschiedenis en impact

De werking van RAG

Retrieval-augmented generation (RAG) is een AI-framework waarin twee technieken worden gecombineerd. Eerst wordt relevante informatie opgehaald uit externe bronnen, zoals databases, documenten of het web. Zodra deze informatie is verzameld, wordt deze gebruikt als basis voor het genereren van antwoorden en om deze te verbeteren. Deze aanpak maakt gebruik van de sterke punten van zowel ophaal- als generatietechnieken, zodat de antwoorden nauwkeurig, relevant en contextueel worden verrijkt met de meest recente en specifieke informatie die beschikbaar is. Met deze dubbele mogelijkheid kunnen RAG-systemen beter geïnformeerde en nauwkeurigere uitvoer produceren dan alleen generatieve modellen.

De geschiedenis van RAG

RAG is geworteld in de vroege systemen voor het eenvoudig ophalen van informatie. Naarmate generatieve AI-technologieën snel geavanceerde en generatieve taalmodellen als GPT-2 en BERT ontwikkelden, nam de behoefte aan nauwkeurigere en relevantere antwoorden toe.   In 2020 werd RAG-architectuur geïntroduceerd, wat een aanzienlijke vooruitgang betekende. Door machine learning te gebruiken om ophaal- en generatiemodules te combineren, waarbij de interne Knowledge Base van de LLM werd geïntegreerd met externe kennisbronnen, waren de RAG's in staat om nauwkeurigere, actuelere, coherentere en contextueel nauwkeurigere tekst te produceren.   Met hun kern van deep learning kunnen RAG-modellen end-to-end worden getraind, waardoor uitvoer mogelijk wordt die de antwoorden optimaliseert, waardoor de kwaliteit van gegenereerde inhoud wordt verbeterd doordat het model leert de meest betrouwbare en contextueel nuttige informatie op te halen.

Het belang van RAG voor AI

RAG speelt een cruciale rol bij het verbeteren van de mogelijkheden van AI en weerspiegelt een trend naar intelligentere en contextbewuste systemen die grote hoeveelheden informatie effectief kunnen combineren met geavanceerde generatiemogelijkheden. Hier zijn de belangrijkste redenen waarom RAG de basis vormt voor AI:

 
  • Verbeterde nauwkeurigheid: Door externe kennisbronnen te integreren, verbetert RAG de nauwkeurigheid en relevantie van antwoorden die door LLM's worden gegenereerd aanzienlijk.
  • Contextuele relevantie: Met RAG kunnen AI-systemen antwoorden genereren die contextueel geschikter zijn door specifieke informatie op te halen die betrekking heeft op de aanvraag.

  • Kosteneffectiviteit: Het implementeren van RAG is efficiënter dan het continu opnieuw trainen van LLM's met nieuwe gegevens. 

  • Transparantie: Doordat RAG bronnen verschaft voor de informatie die in reacties wordt gebruikt, wordt de geloofwaardigheid en het vertrouwen vergroot.
     
  • Veelzijdigheid: RAG kan worden toegepast in verschillende sectoren, zoals de Gezond­heids­zorg, het onderwijs en de financiële sector, en voor doeleinden zoals klantenservice, onderzoek en het maken van inhoud.

  • Verbeterde ervaring: Doordat de RAG-technologie nauwkeurigere en relevantere antwoorden geeft, leidt dit tot bevredigendere en productievere interacties voor gebruikers.
 

RAG-architectuur

De architectuur van RAG-systemen is een combinatie van twee hoofdmodules plus een versmeltingsmechanisme die samenwerken om nauwkeurige en contextueel relevante uitvoer te produceren. RAG-modules kunnen end-to-end worden getraind, zodat het algoritme het ophalen en genereren tegelijk kan optimaliseren, wat resulteert in een beter geïnformeerd en betrouwbaarder resultaat.

Zo werkt RAG-architectuur:

De ophaalmodule doorzoekt een grote gegevensset om de meest relevante stukjes informatie te vinden op basis van de query.

Na het ophalen gebruikt de generatormodule de opgehaalde informatie als aanvullende context om een consistent en relevant antwoord te genereren. Generatiemodules zijn doorgaans een vooraf getraind taalmodel, zoals generatieve vooraf getrainde transformator (generative pre-trained transformer of GPT) of de bidirectionele en automatisch regressieve transformator (bidirectional and auto-regressive transformer of BART) die zijn afgestemd om tekst te genereren op basis van de invoer en de opgehaalde informatie.

Het versmeltingsmechanisme zorgt ervoor dat de opgehaalde informatie effectief wordt gecombineerd in het generatieve proces. Dankzij deze interactie tussen de modules kunnen RAG-systemen beter geïnformeerde en betrouwbare inhoud produceren door het genereren van inhoud te baseren op opgehaalde kennis. 

De voordelen van RAG

Krachtige architectuur om AI te verbeteren

Ontwikkelaars maken gebruik van RAG-architectuur om AI-systemen te maken die nauwkeuriger, betrouwbaarder en veelzijdiger zijn, met brede toepassingen in verschillende branches en taken. De voordelen van RAG zijn:
   
  • Verbeterde nauwkeurigheid, relevantie en contextuele precisie: Door relevante documenten of gegevens op te halen, zorgt RAG ervoor dat de gegenereerde uitvoer wordt gebaseerd op feitelijke en relevante informatie, waardoor de algehele nauwkeurigheid en relevantie van antwoorden worden verbeterd.

  • Minder hallucinaties door het genereren van feiten: RAG verkleind de kans op hallucinaties, het genereren van plausibele maar onjuiste informatie, doordat de uitvoer van het generatieve model wordt gebaseerd op de werkelijke opgehaalde inhoud, wat leidt tot betrouwbaardere resultaten.

  • Verbeterde prestaties in open domeintaken met brede kennistoegang: RAG blinkt uit in het beantwoorden van vragen in open domeinen en vergelijkbare taken doordat het op efficiënte wijze informatie ophaalt uit uitgebreide en diverse bronnen, waardoor het een breed scala aan onderwerpen met diepgang en breedte kan verwerken.

  • Schaalbaarheid en capaciteit voor het afhandelen van grote Knowledge Bases: RAG kan efficiënt relevante informatie zoeken en ophalen uit enorme datasets, waardoor het schaalbaar is en geschikt voor toepassingen die uitgebreide toegang tot kennis vereisen. Met NoSQL-databases kunnen RAG-modellen grote hoeveelheden gegevens gebruiken voor het genereren van contextueel verrijkte antwoorden.

  • Aanpassing en domeinspecifieke toepassingen: RAG-modellen zijn aanpasbaar en kunnen worden afgestemd op specifieke domeinen, zodat ontwikkelaars gespecialiseerde AI-systemen kunnen maken die zijn afgestemd op bepaalde branches of taken, zoals juridisch advies, medische diagnose of financiële analyse.

  • Interactief en adaptief leren: Dankzij gebruikersgerichte aanpassing kunnen RAG-systemen leren van gebruikersinteracties en na verloop van tijd relevantere informatie ophalen en hun reacties aanpassen om beter te voldoen aan de behoeften van de gebruiker, waardoor de gebruikerservaring en betrokkenheid verbeteren.

  • Veelzijdigheid en multimodale integratie: RAG kan worden uitgebreid om te werken met multimodale gegevens (tekst, afbeeldingen, gestructureerde gegevens), waardoor de rijkdom en diversiteit van de informatie die wordt gebruikt bij het genereren wordt vergroot en de toepassingen van het model worden verbreed.

  • Geïnformeerd schrijven voor efficiënte inhoudscreatie: RAG biedt een krachtig hulpprogramma door relevante feiten en verwijzingen op te halen, zodat gegenereerde inhoud niet alleen creatief, maar ook nauwkeurig en goed onderbouwd is.

Typen RAG-systemen

Veelzijdigheid in verschillende toepassingen

Retrieval-augmented generation is een adaptieve, veelzijdige AI-architectuur met een breed scala aan toepassingen in domeinen en branches. Hier zijn  de belangrijkste toepassingen van RAG:
 
  • Open domeinvragen beantwoorden (open-domain question answering of ODQA) 
    Toepassing:
    RAG is zeer effectief in ODQA-systemen, waar gebruikers vragen kunnen stellen over vrijwel elk onderwerp.
    Voorbeeld: Chatbots voor klantondersteuning gebruiken RAG om nauwkeurige antwoorden te geven door informatie op te halen uit grote Knowledge Bases of veelgestelde vragen.

  • Domeinspecifieke gespecialiseerde query's 
    Toepassing:
    In de juridische sector kan RAG helpen bij het analyseren en genereren van samenvattingen van jurisprudentie, precedenten en statuten door relevante documenten op te halen.
    Voorbeeld: Een hulpprogramma voor juridische assistentie zoekt en vat documenten samen voor specifieke doeleinden.

  • Samenvatting van inhoud
    Toepassing:
    RAG kan helpen bij het genereren van inhoud van hoge kwaliteit, zoals vergadernotities van virtuele assistenten of samenvattingen van artikelen, rapporten of blogposts, door relevante informatie op te halen en te integreren in de gegenereerde tekst.
    Voorbeeld: Een journalist gebruikt RAG om samenvattingen van recente nieuwsartikelen te genereren door belangrijke gegevens uit verschillende bronnen op te halen.

  • Aangepaste aanbevelingen
    Toepassing:
    Met RAG kunnen aanbevelingssystemen worden verbeterd door gebruikersspecifieke informatie op te halen en aangepaste suggesties te genereren.
    Voorbeeld: Een e-commerceplatform gebruikt RAG om producten aan te bevelen op basis van de browsegeschiedenis en voorkeuren van een gebruiker, met uitleg die is gegenereerd op basis van relevante productbeoordelingen of beschrijvingen.

  • Complexe scenarioanalyse en inhoud maken 
    Toepassing:
    Een hybride RAG-model kan worden gebruikt om gedetailleerde rapporten of analyses te genereren en te synthetiseren door relevante gegevens, documenten of door nieuws op te halen uit meerdere complexe bronnen.
    Voorbeeld: Een hulpprogramma voor financiële analyse genereert investeringsprognoses, analyses of rapporten door recente markttrends, historische financiële gegevens, aandelenprestaties, commentaar van experts en economische indicatoren op te halen en samen te vatten.

  • Onderzoeksinformatie en -synthese
    Toepassing:
    Onderzoekers kunnen RAG gebruiken om informatie op te halen en te synthetiseren uit academische documenten, rapporten of databases, waardoor beoordelingen en onderzoeksprojecten worden vergemakkelijkt.
    Voorbeeld: Een academisch hulpprogramma genereert samenvattingen van relevante onderzoeksdocumenten door belangrijke bevindingen op te halen uit verschillende onderzoeken.

  • Meertalige en taaloverschrijdende toepassingen
    Toepassing:
    RAG kan worden geïmplementeerd in meertalige omgevingen om informatie in verschillende talen op te halen en meertalige inhoud te genereren.
    Voorbeeld: Een vertaalprogramma vertaalt tekst en haalt ook culturele relevante informatie op om ervoor te zorgen dat de vertaling contextueel passend is.

RAG is de drijvende kracht achter de AI van morgen

Precisie in AI-uitvoer verhogen

Retrieval-augmented generation zal een cruciale rol gaan spelen in de toekomst van LLM's door de integratie van ophaal- en generatieprocessen te verbeteren. De verwachte vooruitgang op dit gebied zal leiden tot een naadlozere en geavanceerdere versmelting van deze componenten, waardoor LLM's zeer nauwkeurige en contextueel relevante resultaten kunnen leveren voor een breder scala aan toepassingen en branches.

Naarmate RAG zich verder ontwikkelt, verwachten we dat het zal worden toegepast in nieuwe domeinen zoals persoonlijk onderwijs, waar het leerervaringen op maat kan maken op basis van individuele behoeften, en geavanceerde hulpprogramma's voor onderzoek, die nauwkeurige en uitgebreide informatie bieden voor complexe onderzoeken.

Het aanpakken van de huidige beperkingen, zoals het verbeteren van de nauwkeurigheid van het ophalen en het verminderen van afwijkingen, is essentieel voor het optimaliseren van het potentieel van RAG-systemen. Toekomstige versies van RAG zullen waarschijnlijk meer interactieve en contextbewuste systemen bevatten, die de gebruikerservaring verbeteren door zich dynamisch aan te passen aan de invoer van de gebruiker.

Daarnaast zal de ontwikkeling van multimodale RAG-modellen, die gebruikmaken van Computer Vision om tekst, afbeeldingen en andere gegevenstypen te integreren, zich verder uitbreiden en nieuwe mogelijkheden aanboren, waardoor LLM's veelzijdiger en krachtiger zullen zijn dan ooit.
Veelgestelde vragen

Veelgestelde vragen

  • Retrieval-augmented generation (RAG) is een AI-techniek die een ophaalmodel combineert met een generatiemodel. Hiermee wordt gerelateerde informatie opgehaald uit een database of documentenset en gebruikt om nauwkeurigere en contextueel relevantere antwoorden te genereren. Deze aanpak verbetert de kwaliteit van door AI gegenereerde tekst door deze te baseren op echte gegevens, waardoor deze vooral nuttig is voor taken zoals het beantwoorden van vragen, samenvatten en inhoud maken.
  • RAG verbetert door AI gegenereerde inhoud door er externe gegevens in op te nemen. Het haalt relevante informatie op uit een database en gebruikt die gegevens om nauwkeurigere en contextbewuste antwoorden te genereren. Dit proces zorgt ervoor dat de uitvoer van het AI-systeem een betere basis heeft en betrouwbaarder is.
  • RAG combineert een LLM (Large Language Model) met een ophaalmechanisme. Hoewel een LLM tekst genereert op basis van vooraf getrainde gegevens, verbetert RAG deze uitvoer door relevante informatie in realtime op te halen uit externe bronnen, waardoor de nauwkeurigheid en relevantie worden verbeterd. LLM is in feite afhankelijk van aangeleerde patronen, terwijl RAG actief actuele informatie ophaalt die dient als basis voor de antwoorden.