RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG (Retrieval-Augmented Generation) är en teknik där AI-modeller hämtar extern information från databaser eller dokument innan de genererar svar. Detta ökar både precision och aktualitet i AI-genererade svar.

Varför är RAG viktigt?

RAG löser ett av de största problemen med LLM:er – att deras kunskap är begränsad till träningsdata. Genom att komplettera med realtidsinformation kan RAG-system ge aktuella och faktabaserade svar, vilket minskar risken för hallucinationer.

Hur fungerar RAG?

• Retrieval: Systemet söker igenom en kunskapsbas efter relevant information baserat på användarens fråga.
• Augmentation: Den hämtade informationen kombineras med den ursprungliga frågan som kontext.
• Generation: LLM:en genererar ett svar baserat på både frågan och den hämtade kontexten.