Retrieval-Augmented Generation (RAG) is een architectuur die generatieve AI combineert met informatieopvraging (retrieval).
Het doel is om taalmodellen te voorzien van actuele en feitelijke kennis uit externe bronnen, zodat ze relevantere, nauwkeurigere en beter onderbouwde antwoorden kunnen genereren.
RAG is vooral belangrijk omdat grote taalmodellen (LLM’s) beperkt zijn door hun trainingsdata en kennisafsnijdatum — met RAG kunnen ze “zoeken voordat ze spreken”.

Werking

RAG voegt een retrieval-component toe aan het standaard generatieve AI-proces.
De architectuur bestaat uit twee hoofdonderdelen:

1. Retriever – zoekt relevante informatie op uit een kennisbron, zoals een documentendatabase, vector store of zoekindex.
2. Generator – gebruikt een taalmodel (bijv. GPT, LLaMA, T5) om op basis van de opgehaalde context een coherent en informatief antwoord te formuleren.

Het proces verloopt in vier stappen:

1. Query representatie: de gebruikersvraag wordt omgezet in een vectorrepresentatie (embedding).
2. Informatieopvraging: de retriever zoekt semantisch vergelijkbare documenten of passages in een vector database (zoals FAISS, Milvus of Pinecone).
3. Contextinjectie: de opgehaalde tekstfragmenten worden toegevoegd aan de prompt van het taalmodel.
4. Generatie: het model produceert een antwoord dat rekening houdt met zowel de oorspronkelijke vraag als de externe context.

Hierdoor kan een RAG-systeem up-to-date informatie gebruiken zonder het model zelf opnieuw te trainen.

Kenmerken

• Dynamische kennis: kan nieuwe informatie gebruiken buiten de modeltraining.
• Feitelijke nauwkeurigheid: vermindert hallucinaties door contextuele verificatie.
• Flexibiliteit: combineerbaar met verschillende modellen en kennisbronnen.
• Efficiëntie: vermijdt kostbare hertraining van grote modellen.
• Transparantie: opgehaalde bronnen kunnen worden getoond als bewijs.
• Modulaire opbouw: retriever en generator zijn onafhankelijk te optimaliseren.

Toepassingen

Retrieval-Augmented Generation wordt veel gebruikt in kennisintensieve domeinen:

• Bedrijfsspecifieke chatbots: toegang tot interne documenten en beleidsteksten.
• Customer support: AI-assistenten die actuele productinformatie raadplegen.
• Onderzoek en wetenschap: samenvattingen gebaseerd op recente publicaties.
• Compliance en juridisch domein: contextuele antwoorden op basis van regelgeving.
• Enterprise search: intelligente zoeksystemen die natuurlijke taalvragen begrijpen.
• Data governance en analytics: automatische rapportage op basis van bedrijfsdata.

Uitdagingen

• Kwaliteit van retrieval: slechte zoekresultaten leiden tot irrelevante antwoorden.
• Contextlimieten: taalmodellen hebben een beperkte contextvensterlengte.
• Latency: retrieval en generatie verhogen de responstijd.
• Beheer van kennisbronnen: up-to-date en betrouwbare documentindexen zijn cruciaal.
• Privacy: opgehaalde data kan gevoelige informatie bevatten.
• Evaluatie: moeilijk te meten hoe goed context en antwoord overeenkomen.

Samenvatting

Retrieval-Augmented Generation verbindt taalmodellen met externe kennisbronnen, waardoor AI-systemen accurater, transparanter en actueler worden.
Door informatie op te halen en te combineren met generatieve output, kunnen RAG-systemen betrouwbare antwoorden geven zonder volledige hertraining.
Deze hybride aanpak vormt de basis voor veel moderne AI-assistenten en enterprise search-oplossingen.

Bron: Blackbirds.ai — AI & Data Consultancy

‍