Retrieval-augmented generation (RAG) is de meest praktische manier om taalmodellen nuttig te maken voor enterprise-toepassingen. Het idee is simpel: haal relevante documenten op uit je kennisbank en voer ze in de prompt. Simpel in theorie. Buitengewoon moeilijk om goed te krijgen in de praktijk.
Waarom RAG fine-tuning verslaat voor de meeste use cases
RAG ondersteunt van nature bronvermelding: elke response kan terugverwijzen naar het exacte document en de passage waaruit het put. Dit is cruciaal voor enterprise use cases waar vertrouwen en verifieerbaarheid ertoe doen.
Wanneer de kennis van het model gegrond is in opgehaalde documenten, is het veel minder waarschijnlijk dat het confabuleert. En als het dat wel doet, is de mismatch tussen het gegenereerde antwoord en de brondocumenten eenvoudig detecteerbaar.
Ten derde, hallucinatiecontrole. RAG elimineert hallucinatie niet, maar beperkt het. Wanneer het model een antwoord genereert op basis van opgehaalde documenten, is de kans op confabulatie veel kleiner.
De RAG-architectuurstack
Documentverwerking
Enterprise-documenten inlezen gaat verder dan PDF's naar een API gooien. Je moet tabellen, headers, voetnoten, meerkoloms lay-outs en gescande afbeeldingen verwerken.
Embedding & indexering
Documentchunks worden omgezet in vector-embeddings en opgeslagen in een vectordatabase. Modelselectie is belangrijk: meertalige embedding-modellen presteren anders per taal.
Retrieval-strategie
Naïeve vectorovereenkomstzoekactie is een startpunt, geen oplossing. Productiesystemen hebben hybride retrieval, herrangschikking met cross-encoders en query-uitbreiding nodig.
Generatie & grounding
De LLM ontvangt de opgehaalde context en genereert een respons. Prompt engineering zorgt ervoor dat het model gegrond blijft en bronnen citeert.
Waar RAG-systemen breken
Als je een document op de verkeerde plekken splitst, paragrafen halveert of headers van hun inhoud scheidt, geeft de retrieval-stap nutteloze fragmenten terug.
Embedding-model mismatch. Een Engels-geoptimaliseerd embedding-model gebruiken voor Nederlandse juridische documenten geeft slechte retrieval-kwaliteit.
Verouderde indices. Als je vectordatabase niet gesynchroniseerd is met de brondocumenten, krijgen gebruikers antwoorden op basis van verouderde informatie.
Wat enterprise RAG goed doet
De beste RAG-systemen verwerken multi-formaat ingestie, ondersteunen incrementele index-updates, bieden duidelijke bronvermelding en bevatten feedbackloops.
Misschien nog belangrijker: ze zijn eerlijk over hun beperkingen. Een systeem dat zegt 'Ik heb onvoldoende informatie om dit te beantwoorden' is oneindig veel nuttiger dan een systeem dat vol vertrouwen plausibel klinkende onzin genereert.
Klaar om de kennis van je organisatie te ontsluiten met RAG?
Vraag advies aan