RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Een AI-techniek die een taalmodel combineert met een externe kennisbron, zodat antwoorden gebaseerd worden op actuele, bedrijfsspecifieke informatie.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) is een architectuurpatroon waarbij een AI-taalmodel wordt verrijkt met informatie uit externe bronnen voordat het een antwoord genereert. In plaats van uitsluitend te vertrouwen op de kennis waarmee het model is getraind, doorzoekt een RAG-systeem eerst een kennisbank - zoals documenten, handleidingen of databases - en gebruikt de gevonden informatie als context voor het antwoord. Dit resulteert in antwoorden die actueel, relevant en verifieerbaar zijn.
De RAG-pipeline van Wabber is een van de kerncomponenten van ons AI-aanbod. Ons systeem bevat scrapers die websites en documenten automatisch verwerken, embeddings genereren en opslaan in een vector database. Wanneer een vraag binnenkomt, worden de meest relevante fragmenten opgehaald via staged retrieval en als context meegegeven aan het taalmodel. Dit hele proces draait op ons eigen 128GB VRAM-cluster in Nederland.
Voor bedrijven is RAG de sleutel tot betrouwbare AI. Zonder RAG kan een taalmodel verouderde of onjuiste informatie geven (hallucinatie). Met RAG wordt het antwoord altijd onderbouwd door uw eigen documentatie en gegevens. Wabber implementeert RAG-oplossingen als onderdeel van onze chatbot en chat-widget producten, waardoor uw medewerkers en klanten altijd toegang hebben tot accurate, up-to-date kennis.