Retrieval augmented generation (RAG): wat het is en hoe je het inzet
Retrieval augmented generation (RAG) — Retrieval augmented generation (RAG) is een techniek waarbij een AI-model eerst relevante informatie uit een eigen bronnenbestand ophaalt en pas daarna een antwoord formuleert.
Wat is Retrieval augmented generation (RAG)?
Zonder RAG put een model alleen uit zijn training. Met RAG zoekt het systeem eerst in bijvoorbeeld je handleidingen, productdata of kennisbank en gebruikt het die passages als basis voor het antwoord.
Het gevolg: minder verzonnen informatie, actuelere antwoorden en de mogelijkheid om bronnen te tonen. Daarom is RAG de standaard voor bedrijfschatbots en interne assistenten.
Zo gebruiken wij het in marketing
- Klantenservice-chatbots die alleen antwoorden op basis van jouw documentatie.
- Interne assistenten voor sales- en marketingteams.
- Productadvies op basis van actuele voorraad- en specificatiedata.
Verder lezen
Deze uitleg komt uit de begrippenlijst van ons AI marketing bureau. Bekijk alle termen in de begrippenlijst.
Veelgestelde vragen over Retrieval augmented generation (RAG)
Is RAG veiliger dan een model trainen op mijn data?
Meestal wel. Je houdt de bron gescheiden van het model, kunt informatie direct bijwerken en beter bepalen wie wat mag zien.
Wat heb ik ervoor nodig?
Goed geordende, actuele bronnen. De kwaliteit van je documentatie bepaalt de kwaliteit van de antwoorden.
Vrijblijvend advies over Retrieval augmented generation (RAG): wat het is en hoe je het inzet
Laat je gegevens achter en we nemen binnen één werkdag contact met je op met een concreet voorstel.
