RAG
Hent viden fra dine egne data med AI
Hvad er RAG?
RAG, eller Retrieval-Augmented Generation, er en metode inden for kunstig intelligens, hvor en AI-model henter information fra interne datakilder, som er blevet indekseret og gemt lokalt, inden den genererer et svar. I stedet for kun at bruge viden fra sin oprindelige træning, kombinerer modellen sprogforståelse med dokument- eller databasesøgning. På dansk beskrives det som “AI med dokumentforståelse”. Det kan være søgninger i supportsager, produktdokumentation eller interne retningslinjer. RAG sikrer, at AI’en bygger sine svar på aktuelle og kontekstspecifikke data.
Hvorfor er RAG relevant?
For virksomheder betyder det, at eksisterende viden endelig kan aktiveres i AI-løsninger. Forestil dig en supportagent, der automatisk læser og svarer ud fra jeres egen FAQ eller en intern hjælper, der navigerer i komplekse dokumenter for at finde relevante svar. Det giver øget præcision, færre fejl og bedre brugeroplevelser. Hos Todai bruger vi denne metode i vores AI-agenter, der tilpasses den enkelte kundes datamiljø. På den måde får man AI, der ikke bare taler generelt, men handler på baggrund af virksomhedens egne informationer. Metoden hjælper også med at reducere risikoen for, at AI’en opdigter svar – det, man kalder hallucinationer.