Wat is RAG?

Hoewel hun vermogen om tekst te genereren, die zo door een mens geschreven had kunnen zijn, veel indruk maakt, worden traditionele LLM's beperkt door de kennis die ze tijdens hun initiële trainingsfase verwerven.

Hun antwoorden kunnen verouderd zijn of er kunnen specifieke details ontbreken, vooral bij onderwerpen die snel veranderen. RAG ondervangt deze beperking door het model toegang te geven tot gegevens uit een breed scala aan externe bronnen en deze te verwerken, zoals:

• Databases: opslagplaatsen van gestructureerde informatie met feiten, cijfers en relaties.
• Documenten: tekstbronnen zoals artikelen, rapporten en webpagina's.
• Code repository’s: verzamelingen programmacode en documentatie.
• Knowledge graphs: netwerken van onderling verbonden entiteiten en concepten.

Door deze externe bronnen op te nemen, laten deze systemen een LLM relevantere antwoorden genereren, omdat ze op feitelijke gegevens uit betrouwbare bronnen gebaseerd zijn.

RAG maakt ook actuelere antwoorden mogelijk, die de laatste ontwikkelingen en veranderingen weerspiegelen.

Het is een schoolvoorbeeld van hoe het integreren van externe kennis in systemen voor artificiële intelligentie ervoor kan zorgen dat ze robuuster en betrouwbaarder worden. Deze aanpak leidt bij allerlei toepassingen tot boeiende mogelijkheden, van klantenservice en onderwijs tot onderzoek en ontwikkeling.

We verwachten nog veel meer innovatieve en impactvolle toepassingen te zien ontstaan naarmate de RAG-technologie zich verder ontwikkelt.

Belang van RAG

Deze methodologie wordt steeds belangrijker binnen AI, omdat het enkele belangrijke beperkingen van grote taalmodellen (LLM's) kan oplossen. Dit is de reden waarom deze route van cruciaal belang is:

• Hogere nauwkeurigheid en betrouwbaarheid: LLM’s worden getraind op enorme datasets, maar deze kunnen verouderd raken of specifieke domeinen, dan wel nicheonderwerpen niet behandelen. Met RAG kan het model realtime informatie en domeinspecifieke kennis uit externe bronnen opvragen en integreren. Dit resulteert in nauwkeurigere en betrouwbaardere antwoorden. Dit is met name belangrijk op gebieden waar nauwkeurigheid en feitelijke correctheid van essentieel belang zijn, zoals klantenservice, gezondheidszorg en financiën.
  
  Bij klantenservice kan het bijvoorbeeld nauwkeurige productinformatie of stappen voor probleemoplossing aanleveren, terwijl het in de gezondheidszorg toegang kan bieden tot de nieuwste medische onderzoeken en patiëntendossiers.
   
• Verbeterde contextuele relevantie: Het verbetert de contextuele relevantie van antwoorden door toepasselijke informatie uit externe bronnen op te halen en deze op de vraag af te stemmen. Dit leidt tot relevantere, exactere antwoorden die de gebruikerservaring en -tevredenheid verbeteren.
  
  Dit is waardevol voor persoonlijke aanbevelingen, waarbij RAG producten of services kan voorstellen op basis van gebruikersvoorkeuren en aankoopgeschiedenis. In het onderwijs kan RAG persoonsgericht lesmateriaal en oefeningen bieden op basis van de behoeften van de student.
   
• Hallucinatie en vooroordelen corrigeren: LLM's kunnen soms foutieve of bevooroordeelde informatie genereren, ook wel "hallucinatie" genoemd. RAG helpt dit probleem te beperken door het LLM met twee voeten op de grond te houden met feitelijke gegevens uit betrouwbare bronnen.
   
• Aanpasbaarheid en continu leren: Met RAG kunnen LLM's zich aanpassen aan nieuwe informatie en veranderende onderwerpen door hun kennisbank voortdurend bij te werken. Hierdoor hoeft het LLM niet vaak opnieuw getraind te worden, waardoor het efficiënter en kosteneffectiever wordt.

Het combineren van de sterke punten van een LLM met externe kennisbronnen ontsluit nieuwe mogelijkheden voor AI-applicaties en machinelearning.

Een LLM kan hierdoor complexe taken oplossen waarvoor creativiteit en feitelijke nauwkeurigheid nodig is, zoals het beantwoorden van vragen, het samenvatten van tekst en het genereren van programmacode.

RAG kan bijvoorbeeld uitgebreidere en genuanceerdere antwoorden op complexe vragen geven, beknopte en informatieve samenvattingen van lange teksten genereren en helpen bij het genereren van codefragmenten op basis van beschrijvingen in natuurlijke taal.

Hoewel het aanzienlijke voordelen biedt, brengt het ook unieke uitdagingen met zich mee die u moet oplossen voor een succesvolle implementatie. Een belangrijk aandachtspunt is het onderhouden van een hoogwaardige kennisbank. Deze is alleen maar effectief als de opgehaalde informatie nauwkeurig, relevant en volledig is. 

Dit vereist zorgvuldig zuiveren en onderhouden van de kennisbank: regelmatig bijwerken, nauwkeurig indexeren en effectief wegfilteren van irrelevante of verouderde informatie. Uitdagingen komen voort uit het waarborgen van gegevensconsistentie, het managen van verschillende gegevensindelingen en het omgaan met potentiële vooroordelen in de gegevens. 

Zonder een robuuste en goed onderhouden kennisbank kunnen deze systemen onnauwkeurige, irrelevante of misleidende antwoorden geven, waardoor hun beoogde doel wordt ondermijnd.

Bovendien is voor het bereiken van optimale prestaties in RAG-systemen een zorgvuldige afweging van de efficiëntie en nauwkeurigheid van het ophalen vereist. Het ophalen van relevante informatie uit enorme kennisbanken kan veel rekenkracht vereisen en tijdrovend zijn.

Ontwikkelaars moeten efficiënte methoden vinden om snel de meest relevante informatie te identificeren zonder aan nauwkeurigheid in te boeten. Dit impliceert vaak compromissen tussen verschillende retrievaltechnieken, zoals dense versus sparse retrieval, en vereist een zorgvuldige afstemming van parameters om voor specifieke taken en domeinen te optimaliseren.

Bovendien kan het correct rangschikken en integreren van de opgehaalde informatie in het generatieve proces van het LLM complex zijn en geavanceerde classificatiealgoritmen met effectieve integratiestrategieën vereisen. Het overwinnen van deze uitdagingen is van cruciaal belang voor het bouwen van RAG-systemen die relevante en snelle antwoorden geven bij daadwerkelijke toepassingen.

Best practices voor het trainen van RAG-modellen

Het ontwikkelen van effectieve AI houdt meer in dan alleen het combineren van een retriever, ranker en generator. U dient goed na te denken hoe u wilt trainen en optimaliseren om optimale prestaties te waarborgen. Dit zijn enkele best practices om in gedachten te houden:

• Creëer een hoogwaardige kennisbank: Een goed onderhouden en relevante informatiebasis vormt het fundament van elk succesvol systeem. Dit houdt in dat u moet zorgen dat de gegevens nauwkeurig en actueel zijn en geen fouten of inconsistenties bevatten.
   
• Optimaliseer de retriever: De retriever is van cruciaal belang voor het identificeren van belangrijke informatie. Bij de belangrijke overwegingen hoort onder meer het kiezen van de juiste methode (dense, sparse of hybride) op basis van de kenmerken van de gegevens en de taak.
   
• Finetune de ranker: De ranker geeft prioriteit aan de meest relevante informatie. Tot de best practices behoort het kiezen van geschikte rangschikkingsgegevens die zich op het gewenste resultaat richten, het invoeren van gebruikersfeedback om de rangschikkingsnauwkeurigheid te verbeteren en het bevorderen van diversiteit in de gerangschikte resultaten om een breder kader aan perspectieven te verstrekken.
   
• Train de generator voor contextueel begrip: De generator moet worden getraind om de opgehaalde informatie effectief te gebruiken. Hierbij leert u de generator de context van de opgehaalde gegevens evenals de query van de gebruiker te begrijpen. U traint de generator om informatie uit meerdere bronnen te bundelen.

Ten slotte moet u de prestaties van het model voortdurend evalueren en de componenten ervan herhaaldelijk verbeteren om ze effectiever te maken.

Hiertoe behoort het definiëren van duidelijke evaluatiemaatstaven die de nauwkeurigheid, relevantie en vloeiendheid van de gegenereerde antwoorden meten, het uitvoeren van grondige tests met diverse inputs en scenario's en het monitoren van de prestaties van het model in echte omgevingen om verbeterpunten te identificeren.