Introductie

Retrieval-Augmented Generation (RAG) combineert zoektechnieken met generatieve AI: eerst worden relevante documenten opgehaald, daarna genereert een LLM een antwoord op basis van die context.
Met RAG kun je je eigen (interne) kennis veilig benutten zónder het model volledig te hertrainen. Dit artikel beschrijft een praktisch blueprint om met je eigen data een robuust RAG-systeem te bouwen.

Werking

Een productieklare RAG-pipeline bestaat uit twee hoofdsporen: offline “ingest” en online “retrieve-&-generate”.

1. Data-ingest (offline)

1. Bronnen selecteren: SharePoint, Confluence, PDF’s, e-mailarchieven, tickets, databases.

2. Extractie & parsing: tekst uit PDF/HTML/Docx; tabellen naar tekst; afbeeldingen optioneel via OCR.

3. Opschoning & normalisatie: encoding, taalherkenning, stopwoorden/HTML-ruis verwijderen.

4. Chunking: documenten opsplitsen (bijv. 300–800 tokens) met overlap en semantische chunking (koppen/secties respecteren).

5. Metadata: titel, auteur, datum, documenttype, vertrouwelijkheidslabel, bron-URL/ID, versie.

6. Embeddings genereren: kies een embedding-model (meertalig/nl, domained).

7. Indexeren: schrijf vectors + metadata naar een vector database (en optioneel een BM25/keyword-index voor hybrid search).

8. Beveiliging: implementeer document-level ACL’s; versleuteling in rust en onderweg; PII-redactie indien nodig.

9. Versiebeheer: wijzigingsdetectie, her-embedding op delta’s; background jobs.

2. Retrieval & generatie (online)

1. Query understanding: normaliseren, taal detecteren; intentieclassificatie (vraag, samenvatting, vergelijk).

2. Retrieval:

1. Hybrid search: combineer vector similarity + BM25.

2. Reranking: cross-encoder (bijv. mono-/cross-lingual) voor betere top-k.

3. Diversificatie: MMR (Maximal Marginal Relevance) om redundantie te beperken.

3. Contextbouw: de beste passages (met metadata) worden samengevoegd; dupes verwijderen; broncitaten behouden.

4. Prompting: systeemprompt + taakprompt + context + user query; duidelijke answering rules (citeer bronnen, geen hallucinaties, “weet-niet”-pad).

5. Generatie: LLM produceert antwoord gegrond in context.

6. Verantwoording: toon broncitaten (link/ID + snippet); geef datum/versie mee.

7. Caching: query- en passagecache om kosten/latentie te verlagen.

Minimale referentie-architectuur
Connectors → Ingest workers → Parser/OCR → Chunker → Embedder → Vector DB (+ BM25) → Retriever (+ Reranker) → Prompt Assembler → LLM → Citations Renderer → Observability

Kenmerken

• Actuele kennis zonder hertraining: voeg of update documenten en je antwoorden blijven bij.

• Herleidbaar: elk antwoord verwijst naar concrete bronnen.

• Privacy-vriendelijk: interne data blijft binnen je perimeter; toepasbaar met private LLM of isolated API.

• Modulair: vervangbaar embedding- of LLM-model; hybride retrieval.

• Multimodaal-klaar: uitbreidbaar met tabellen/afbeeldingen via OCR/VLM’s.

• Beheersbaar: RBAC/ABAC op documentniveau, logging en audit-trails.

Toepassingen

• Interne kennisassistent: beleid, procedures, producthandboeken met bronverwijzing.

• Support & service: suggesties uit FAQ’s/tickets; agent-assist met live bronnen.

• Compliance & juridisch: vind en citeer relevante artikelen/contractclausules.

• Technische documentatie: code-/API-zoek met exacte secties en versies.

Uitdagingen

• Datakwaliteit & veroudering: slechte parsing of oude versies → verkeerde antwoorden.

• Contextlimieten: te veel/irrelevante context → hogere kosten en slechtere output.

• Evaluatiecomplexiteit: retrieval én generatie moeten apart en samen worden gemeten.

• Toegangscontrole: leakage voorkomen bij multi-tenant/gevoelige documenten.

• Meertaligheid: embeddings/LLM moeten NL + andere talen consistent ondersteunen.

Praktische best practices

• Chunking: gebruik semantische boundaries (koppen, alinea’s); 20–30% overlap.

• Hybrid first: vector + BM25; zet reranking aan voor top-50 → top-k.

• Prompting: verplicht citations, “unknown”-antwoord bij onvoldoende dekking, stijlrichtlijnen.

• Hallucinatie-reductie: context-only mode (beperk LLM tot gegeven passages); answer-then-verify met entailment-check.

• Security: document-ACL’s meegeven aan retrievalfilter; PII-detectie vóór indexatie.

• Metrieken:

• Retrieval: Recall@k, nDCG, MRR.

• Generatie: Groundedness, Faithfulness, Answer F1/ROUGE, Cite-precision.

• Operationeel: latency p95, cost/query, hit-rate cache.

• Observability: trace per vraag: query → hits → rerank → context → prompt → antwoord → bronnen.

• Governance: model-/promptversies loggen; change-control; evaluaties per release.

• Iteratie: periodieke hard negative mining en query-log-tuning (synoniemen, boosters).

Stappenplan (samengevat)

1. Start met 1–2 kritieke bronnen → 2) bouw ingest + embeddings + vector DB → 3) implementeer hybrid retrieval + rerank → 4) definieer prompt & citations → 5) meet met golden set → 6) rol uit met RBAC, logging, dashboards → 7) itereren op queries, chunking en modellen.

Samenvatting

Een RAG-systeem koppelt je eigen documenten aan een LLM en levert actuele, verifieerbare antwoorden met broncitaten.
Succes hangt af van goede ingest (parse/chunk/metadata), sterke (hybride) retrieval, strikte prompting en meetbare evaluaties — allemaal binnen beveiligde en geaudite workflow.
Met deze blueprint bouw je een RAG-oplossing die betrouwbaar, schaalbaar en compliant is.

Bron: Blackbirds.ai — AI & Data Consultancy

‍