Vad är RAG? (Retrieval-Augmented Generation)

RAG är en av de förkortningar som låter krångliga men beskriver något enkelt. Det är också en av de mest användbara AI-idéerna för företag.

Problemet RAG löser är det här. Stora språkmodeller tränas fram till ett visst datum och vet ingenting om ditt företag. Fråga ChatGPT om era produkter, policyer eller kunder så hittar den antingen på något eller erkänner att den inte vet. Inget av det hjälper.

RAG löser det genom att ge AI:n rätt dokument innan den svarar. När du ställer en fråga söker systemet först i ert eget material: kunskapsbasen, policyerna, produktkatalogen eller gamla mejl. Det plockar ut de mest relevanta avsnitten och ger dem till AI:n tillsammans med frågan. AI:n svarar sedan utifrån den informationen, inte bara utifrån det den lärde sig under träningen.

Ett praktiskt exempel

En kund frågar er supportchatbot: "Ingår API-åtkomst i Pro-planen?" Utan RAG gissar AI:n. Med RAG hittar systemet rätt avsnitt på er prissida och svarar utifrån det.

Varför det spelar roll för företag

Det är RAG som gör det möjligt att bygga en AI-assistent som kan ert företag. Till exempel:

• ett internt verktyg som svarar på medarbetarnas frågor utifrån era faktiska personalpolicyer och processbeskrivningar
• en assistent för kunder som kan era riktiga produktdetaljer
• ett säljverktyg som hittar rätt kundcase i ert eget arkiv

Det är ett av de mest värdefulla och minst utnyttjade alternativen för företag just nu, och det är enklare att komma i gång med än de flesta tror.