FAQ · RAG
Praktische uitleg over Retrieval-Augmented Generation, chunking, embeddings, vector search, bronverwijzing, toegangscontrole, evaluatie en onderhoud.
RAG staat voor Retrieval-Augmented Generation: vóór een AI-model antwoordt, zoekt het systeem relevante informatie op in toegestane bronnen en geeft die passages als context mee. Zo kan AI werken met actuele, interne of…
Beveilig RAG door toegangsrechten al tijdens retrieval af te dwingen, alleen goedgekeurde bronnen te indexeren, gevoelige data te minimaliseren en logging bewust te ontwerpen. Vertrouwelijke passages mogen nooit in de…
Een RAG-systeem blijft betrouwbaar door bronwijzigingen gecontroleerd te synchroniseren, retrieval en antwoorden met een vaste evaluatieset te meten en fouten uit echte vragen terug te voeren naar bronkwaliteit,…
Een RAG-systeem splitst bronnen in bruikbare stukken, indexeert ze met metadata en vaak embeddings, zoekt bij elke vraag de meest relevante toegestane passages en geeft die context aan het taalmodel. Chunking, vector…
RAG is vooral zinvol wanneer medewerkers of AI-toepassingen vaak moeten werken met veel interne, veranderlijke of bedrijfsspecifieke kennis. Het heeft minder nut wanneer de informatie klein en stabiel is, de…
RAG haalt relevante informatie op om een model betere context te geven; een AI-agent kiest daarnaast zelf tussen mogelijke vervolgstappen en kan tools gebruiken. RAG lost dus vooral een kennis- of contextprobleem op,…
