Hva er RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

AI-teknikk som kombinerer informasjonssøk med tekstgenerering for mer nøyaktige og faktuelle svar.

🤖

Definisjon

RAG (Retrieval-Augmented Generation) er en AI-teknikk som kombinerer informasjonssøk fra eksterne databaser med tekstgenerering for å produsere mer nøyaktige, faktuelle og oppdaterte svar.

🎯

Formål

RAG har som mål å forbedre AI-responsers faktuelle nøyaktighet og relevans ved å la modeller få tilgang til spesifikk, oppdatert informasjon utover deres ursprunglige treningsdata.

⚙️

Funksjon

RAG fungerer i to trinn: først søker systemet i en kunnskapsdatabase etter relevant informasjon, deretter bruker en generativ modell denne informasjonen til å formulere et sammenhængende svar.

🌟

Eksempel

En AI-assistent som svarer på spørsmål om et selskaps policier ved å først søke i policymanualene og deretter generere et personalisert svar basert på funnet informasjon.

🔗

Relatert

RAG er relatert til informasjonssøk, kunnskapsbaser, vektordatabaser, hybrid AI og faktaverifisering.

🍄

Vil du lære mer?

Hvis du er nysgjerrig på å lære mer om RAG - Retrieval-Augmented Generation, ta kontakt med meg på X. Jeg elsker å dele ideer, svare på spørsmål og diskutere nysgjerrigheter om disse temaene, så ikke nøl med å stikke innom. Vi sees!