Wat is RAG (Retrieval-Augmented Generation)? En wat kan je ermee doen?
Wanneer AI antwoorden moet geven op basis van uitgebreide of vaak veranderende informatie, schieten traditionele modellen vaak tekort. RAG (Retrieval-Augmented Generation) lost dit probleem op. Het stelt AI in staat om antwoorden te genereren op basis van externe bronnen, zoals documenten, databases of interne kennisbanken, zelfs als de AI niet op die informatie is getraind.
Hoe werkt RAG?
RAG bestaat uit drie stappen:
- Retrieval: de AI zoekt eerst naar relevante informatie uit gekoppelde bronnen, zoals beleidsdocumenten, handleidingen of interne FAQ’s.
- Augmentatie: de opgehaalde informatie wordt aan het AI-model toegevoegd als extra context. Dit is wat RAG bijzonder maakt. Het model vertrouwt niet alleen op wat het “weet” uit training, maar krijgt verrijkte, actuele informatie om een antwoord op te baseren.
- Generatie: met deze combinatie van taalkundige capaciteiten en opgehaalde gegevens genereert de AI een natuurlijk klinkend antwoord.
Kort gezegd: RAG = Retrieval + Verrijkte context + Generatie.
Dankzij deze augmentatiestap blijft de AI accuraat, contextbewust en afgestemd op je actuele kennis, zonder dat het model opnieuw getraind hoeft te worden.
Waarom is dit belangrijk?
Zonder RAG vertrouwt AI alleen op wat het tijdens de training heeft geleerd, wat vaak verouderd of te algemeen is. Met RAG:
- Blijft de AI up-to-date,
- Kan het werken met organisatie-specifieke inhoud,
- Krijg je antwoorden die niet alleen globaal juist zijn, maar feitelijk correct op basis van je eigen bronnen.
Kosteneffectief en schaalbaar
Een van de grootste voordelen van RAG is de kostenefficiëntie. Traditionele AI-modellen vereisen uitgebreide retraining of fine-tuning om nieuwe kennis toe te voegen. Dat is tijdrovend en duur. Met RAG kun je de onderliggende kennis simpelweg aanpassen door de externe bronnen te wijzigen waaruit het model informatie haalt. Hierdoor kun je je AI-oplossing opschalen en actualiseren zonder hoge operationele kosten. In plaats van het model steeds aan te passen, pas je de content aan. RAG is daarmee een duurzame en budgetvriendelijke oplossing voor dynamische of groeiende organisaties.
Praktische voorbeelden
- Werknemer vraagt naar het thuiswerkbeleid
Een medewerker vraagt: “Hoeveel dagen mag ik thuiswerken?”
Dankzij RAG haalt de AI het meest recente HR-beleid op en antwoordt:
“Volgens het thuiswerkbeleid van maart 2024 mag je tot 3 dagen per week thuiswerken in overleg met je leidinggevende.” - Klant vraagt naar boekhoudsoftware
Een klant vraagt: “Ondersteunt jullie boekhoudpakket meerdere entiteiten? En wat kost het?”
De AI haalt informatie op uit de productbrochure of prijslijst en antwoordt:
“Ja, onze boekhoudsoftware ondersteunt meerdere entiteiten binnen één account. De standaardlicentie kost €39 per maand, inclusief ondersteuning en updates.” - Gebruiker vraagt hoe hij zijn wachtwoord kan resetten
Een gebruiker vraagt: “Hoe reset ik mijn wachtwoord?”
De AI zoekt in de interne IT-supportdocumentatie of FAQ en antwoordt:
“Je kunt je wachtwoord resetten via de inlogpagina door te klikken op ‘Wachtwoord vergeten’. Je ontvangt dan een e-mail met een resetlink. Ontvang je deze niet binnen enkele minuten, neem dan contact op met IT-support.”
RAG versus traditionele AI-antwoorden
| Zonder RAG | Met RAG |
|---|---|
| Gebaseerd op alleen trainingsdata | Gebaseerd op actuele interne informatie |
| Vage of algemene antwoorden | Specifieke en onderbouwde antwoorden |
| Niet transparant | Herleidbaar naar originele documenten |
Betrouwbare AI met toegang tot jouw kennis
RAG is ideaal voor organisaties die AI willen inzetten als slimme assistent, met controle over de gebruikte informatie. Of het nu gaat om HR, IT, productdocumentatie of details van je dienstverlening, RAG zorgt ervoor dat je AI op het juiste moment toegang heeft tot de juiste kennis, zonder dat alles in het model zelf hoeft te worden ingebouwd.
