RAG forklart: Slik bruker AI dine egne data

AI-modeller som ChatGPT og Claude vet mye, men de vet ikke alt. De er trent på data opp til en bestemt dato, og de vet ingenting om dine interne dokumenter, din bedrifts retningslinjer, eller det du skrev i et notat i går.

Det betyr at hvis du spør en vanlig AI om noe bedriftsspesifikt, vil den enten hallusinere et svar som høres riktig ut men er feil, eller innrømme at den ikke vet. Ingen av delene er nyttig.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) løser dette ved å gi AI-en tilgang til dine egne datakilder. I stedet for å basere seg utelukkende på treningsdata, henter AI-en relevant informasjon fra dokumentene dine før den svarer. Resultatet er svar som er både nøyaktige og oppdaterte.

RAG fungerer i tre steg: henting, augmentering og generering.

Henting (Retrieval): Når du stiller et spørsmål, søker systemet gjennom dine dokumenter, databaser eller andre kilder for å finne den mest relevante informasjonen. Det bruker ofte vektordatabaser som gjør det mulig å finne dokumenter basert på mening, ikke bare nøkkelord.

Augmentering: Den hentede informasjonen legges til som kontekst sammen med spørsmålet ditt. AI-en får nå ikke bare spørsmålet, men også de relevante dokumentene å basere svaret på.

Generering: AI-modellen leser konteksten og genererer et svar basert på den hentede informasjonen. Fordi svaret er forankret i faktiske dokumenter, er det mye mer nøyaktig enn et svar basert bare på treningsdata.

RAG løser flere av de største problemene med AI i praksis.

Nøyaktighet: Ved å forankre svar i faktiske dokumenter reduseres hallusinering dramatisk. AI-en kan sitere kildene sine, og du kan verifisere at svaret stemmer.

Oppdaterthet: Du trenger ikke å trene modellen på nytt for å gi den ny informasjon. Oppdater dokumentene, og RAG-systemet finner den nye informasjonen automatisk.

Kostnad: Å finjustere eller trene om en AI-modell koster mye. RAG er en kostnadseffektiv måte å gi AI-en spesifikk kunnskap på uten å endre selve modellen.

Transparens: Med RAG kan systemet vise deg nøyaktig hvilke dokumenter svaret er basert på. Det gir deg muligheten til å sjekke og stole på svarene.

Du har sannsynligvis brukt RAG uten å vite det. Perplexity bruker RAG ved å søke på nettet (henting), legge til informasjonen i konteksten (augmentering), og generere et svar med kilder (generering). Hver gang du ser et svar med nummererte referanser, er det RAG i aksjon.

NotebookLM bruker RAG med dine egne dokumenter. Du laster opp kilder, og systemet henter relevant informasjon fra dem når du stiller spørsmål. Det er derfor svarene alltid refererer tilbake til dokumentene dine.

Bedrifter bruker RAG for interne kunnskapsbaser. Ansatte kan stille spørsmål og få svar basert på bedriftens dokumenter, retningslinjer og prosedyrer. I stedet for å lete gjennom en stor wiki, får de direkte svar med referanse til riktig dokument.

RAG har gått fra en teknisk innovasjon til en grunnleggende arkitektur i enterprise-AI. De fleste seriøse AI-implementeringer i bedrifter bruker nå en form for RAG, fordi alternativet (ren generering uten forankring) rett og slett ikke er pålitelig nok for kritiske prosesser.

Vektordatabaser som Pinecone, Weaviate og Chroma har blitt standard infrastruktur. Verktøy som LlamaIndex og LangChain gjør det stadig enklere å bygge RAG-systemer, selv for utviklere uten dyp AI-ekspertise.

For deg som bruker betyr dette at AI-verktøyene du bruker blir stadig mer nøyaktige og pålitelige. Når du ser kilder og referanser i et AI-svar, er det RAG som gjør det mulig. Og når bedriften din ruller ut et internt AI-verktøy som «forstår» deres dokumenter, er det nesten garantert RAG under panseret.