Hva er RAG, og trenger vi det?

Hvorfor dette løser gjetteproblemet

En språkmodell uten oppslag svarer fra det den lærte under trening. Den kjenner ikke avtalene, rutinene eller prisene deres, og finner den ikke svaret, gjetter den ofte overbevisende feil. RAG snur rekkefølgen: først hentes de relevante delene av deres eget innhold, så skrives svaret med det som grunnlag. Forkortelsen står for henting forsterket generering, men det holder lenge å huske prinsippet oppslag før svar. Modellen trenes ikke på dataene deres, den leser dem i øyeblikket, med samme tilgangsstyring som ellers gjelder.

Trenger dere det?

Det ærlige forbeholdet: RAG er aldri bedre enn innholdet det slår opp i. Utdaterte rutiner gir utdaterte svar med selvsikker tone. Regn derfor med at en del av jobben er å samle og rydde kildene. Dette er standardmetoden når vi bygger AI-agenter på egne data, og hvilke kilder som bør inn først avklares gjerne i en AI-strategi. Les også må vi trene en egen KI-modell, som RAG i praksis er svaret på, og hva det krever å koble KI til egne systemer.