Generering med hämtad information
RAG förenar informationssökning med ett genererat svar. Källåtkomst ersätter inte utformning av kvalitet och behörigheter.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) kopplar hämtning av relevant information till svarsgenerering med en språkmodell. Hittat innehåll ges som extra kontext. Modellen behöver inte tränas om för varje nytt dokument.
Exempel med en kunskapsassistent
I ett hypotetiskt företag hittar assistenten först en godkänd arbetsinstruktion och formulerar ett svar med källhänvisning. Sökningen kan använda nyckelord, vektorlikhet eller båda.
RAG garanterar inget korrekt svar. Felaktiga, inaktuella eller obehörigt hämtade avsnitt kan vilseleda svaret. Även en relevant källa kan sammanfattas fel. Källval, behörigheter och svarets källtrogenhet måste därför kontrolleras separat.
Källor
Relaterade begrepp
- EmbeddingEn embedding representerar innehåll som en talvektor. Modell och jämförelsemetod avgör vilka likheter som blir synliga.
- VektordatabasEn vektordatabas lagrar och söker i vektorrepresentationer. En liknande träff är inte automatiskt en giltig och tillåten svarskälla.
- GroundingGrounding knyter ett AI-svar till ett kontrollerbart underlag. En källänk visar inte ensam att varje påstående stöds.
- ModellkortEtt modellkort dokumenterar syfte, grunder, utvärderingsvillkor och kända begränsningar för en viss version av en AI-modell.
- Beredskap för AIBeredskap för AI gäller ett projekts förutsättningar: mål, användbara data, kompetens, ansvar och ett fungerande arbetssätt för driften.
- KontextutformningKontextutformning förbereder information inför varje modellanrop: relevanta instruktioner, meddelanden, källor och aktuella tillstånd.
Artiklar om ämnet
AI & automatisering med ASES
AI-assistenter och automatiserade flöden