Ongestructureerde vs. gestructureerde gegevens
RAG-architecturen verbeteren de prestaties en betrouwbaarheid van chatbots door ze bedrijfskennis uit ongestructureerde gegevens als context te geven. Ongestructureerde data verwijst naar informatie die geen vooraf gedefinieerd schema of formaat volgt: documenten, e-mails, PDF's, supporttickets, wiki's, chatlogs, noem maar op. In tegenstelling tot gestructureerde gegevens die in overzichtelijke tabellen staan, hebben ongestructureerde gegevens geen vooraf gedefinieerde indeling, waardoor het moeilijker is om ze te doorzoeken, analyseren of er waarde uit te halen. Toch bevatten dit soort gegevens vaak de rijkste inzichten. De uitdaging is altijd geweest: hoe maken we deze rommel doorzoekbaar, bruikbaar en relevant zonder handmatig door terabytes aan ruis te sorteren?
Retrieval-Augmented Generation (RAG's)
Dat is waar Retrieval-Augmented Generation om de hoek komt kijken. RAG is een aanpak die traditionele informatie retrieval combineert met moderne taalmodellen. In plaats van alleen te vertrouwen op wat een model tijdens de training heeft gezien, halen RAG-systemen tijdens runtime relevante context op uit een externe kennisbron. Dit zorgt voor nauwkeuriger, actueler en beter gefundeerde antwoorden, vooral handig in omgevingen waar gegevens vaak veranderen.
De ruggengraat van een solide RAG systeem begint met chunking en vectoropslag. Grote documenten worden opgesplitst in kleinere, semantisch betekenisvolle "chunks". Deze chunks worden vervolgens omgezet in vector embeddings, numerieke representaties van hun inhoud en opgeslagen in een vector database. Wanneer er een zoekopdracht wordt gegeven, zoekt het systeem naar de meest relevante chunks met behulp van similarity search en voert deze in een taalmodel samen met de zoekopdracht zelf. Het model genereert vervolgens een antwoord op basis van de opgehaalde gegevens. Zonder goede chunking of een performante vectoropslag zal zelfs het meest geavanceerde model moeite hebben om bruikbare antwoorden te produceren.
Deze benadering heeft duidelijke toepassingen voor chatbots en virtuele assistenten, vooral in bedrijfsomgevingen. Stel je een supportbot voor die direct door jaren aan interne documentatie kan zoeken, of een compliance tool die de exacte beleidstekst ophaalt als antwoord op een juridische vraag. RAG stelt systemen in staat om zinvolle, betrouwbare antwoorden te geven zonder dat ze voor elke nieuwe kennisupdate opnieuw moeten worden getraind. Het wordt ook gebruikt in tools voor onderzoek, contractanalyse, klantenondersteuning en zelfs het genereren van content op elke plek waar actuele, domeinspecifieke kennis nodig is.
In het kort
In de praktijk betekent het implementeren van een RAG-systeem het begrijpen van je gegevens, het goed voorbereiden ervan en het kiezen van de juiste tools voor opslag en ophalen. Het gaat niet alleen om het aan elkaar lijmen van een paar API's, het vereist doordachte ontwerpbeslissingen over strategieën voor het opsplitsen van documenten, inbedmodellen, opvraagprecisie en prestatieafwegingen.
Bij Nimbus werken we samen met teams om de waarde in hun gegevens te ontsluiten, door systemen zoals datapijplijnen te bouwen die informatie toegankelijk, doorzoekbaar en nuttig maken op de plekken waar dat het belangrijkst is. Als je nieuwsgierig bent naar hoe dit van toepassing zou kunnen zijn op jouw use case, aarzel dan niet om contact met ons op te nemen. We beantwoorden graag al je vragen.
