Voorbereiden
Bestanden opschonen, dateren, indelen en rechten toekennen.
Praktische gids
Bouw lokale RAG op betrouwbare bronnen, niet op een fraaie demo
Een bruikbaar systeem vereist een gecontroleerde corpus, zoeken met rechten en tests van het ondersteunende bewijs.
Kort antwoord
Retrieval-augmented generation zoekt eerst relevante passages in toegestane documenten en geeft die als context aan het model. Documenten, index en model kunnen afhankelijk van de architectuur in de bedrijfsomgeving draaien. Dit verbetert herleidbaarheid maar sluit fouten niet uit.
De route van een vraag
Opsplitsen
Precieze passages maken zonder belangrijke context te verliezen.
Indexeren
Doorzoekbaar maken met herkomst en metadata.
Ophalen
Inhoud selecteren nadat gebruikersrechten zijn toegepast.
Antwoorden
Genereren met bronnen en weigeringsregels.
Evalueren
Controleren of bronnen het antwoord echt ondersteunen.
Begin met tien vragen
Bereid echte vragen voor met de verwachte bron en situaties waarin de assistent moet weigeren. Meet bronterugwinning, trouw aan de passage en nut voor het proces.
Veelgemaakte fouten
- Alles indexeren voordat een toepassing is gekozen.
- Oude en actuele versies door elkaar gebruiken.
- Vloeiendheid meten maar geen bewijs.
- Lokale verwerking verwarren met automatische naleving.
Veelgestelde vragen
Voorkomt RAG hallucinaties?
Nee. Het verbetert toegang tot bewijs, maar het zoeken kan een passage missen en het model kan die verkeerd interpreteren.
Bronnen en referenties
- Lewis et al., Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks — onderzoekspaper waarin de term RAG werd geïntroduceerd
- CNIL-aanbevelingen voor AI-systemen en AVG — Franse gegevensbeschermingsautoriteit
Verder lezen
Begin met één meetbaar proces
Kies één toepassing, een gecontroleerde documentenset en een resultaat dat uw team kan verifiëren.
Demo aanvragen