Hva er forskjellen på RAG og fine-tuning?

RAG henter ekstern informasjon ved hvert spørsmål uten å endre modellen, mens fine-tuning trener modellen på nytt med nye data slik at kunnskapen bakes inn i modellen selv.

Hvorfor bruker bedrifter RAG?

RAG gjør det mulig å gi språkmodeller tilgang til oppdatert eller intern informasjon uten å måtte trene modellen på nytt.

Reduserer RAG hallusinasjoner helt?

Nei, RAG reduserer risikoen for hallusinasjon, men modellen kan fortsatt tolke eller sitere kildene feil.

Hva er sammenhengen mellom RAG og GEO?

I GEO er det viktig at innhold er strukturert slik at RAG-systemer lett kan finne og sitere det som kilde i AI-genererte svar.

Trenger RAG en vektordatabase?

De fleste RAG-systemer bruker en vektordatabase for å finne relevant informasjon raskt gjennom semantisk søk, men andre søkemetoder kan også brukes.

Hva er RAG?

Retrieval-augmented generationOppdatert 4. september 20261 min lesetid

Hva er RAG?

RAG er en teknikk der en språkmodell henter inn relevant informasjon fra eksterne kilder, som dokumenter eller databaser, før den formulerer et svar. Dette gjør svarene mer oppdaterte og faktabaserte enn når modellen kun baserer seg på det den lærte under trening. Metoden brukes for å redusere hallusinasjoner og gi mer presise svar.

Viktigste punkter

Systemet henter informasjon fra en vektordatabase eller søkeindeks basert på semantisk søk.
Den hentede informasjonen legges inn i kontekstvinduet sammen med brukerens spørsmål.
Reduserer risikoen for hallusinasjon fordi modellen kan basere svar på faktiske kilder.
Brukes ofte i chatboter og kunnskapssystemer som må ha oppdatert eller bedriftsspesifikk informasjon.
Krever ikke fine-tuning av selve språkmodellen for å oppdatere kunnskapen.
Relevant for GEO fordi kilder som siteres av RAG-systemer kan påvirke synlighet i AI-svar.

Ofte stilte spørsmål

Hva er forskjellen på RAG og fine-tuning?: RAG henter ekstern informasjon ved hvert spørsmål uten å endre modellen, mens fine-tuning trener modellen på nytt med nye data slik at kunnskapen bakes inn i modellen selv.
Hvorfor bruker bedrifter RAG?: RAG gjør det mulig å gi språkmodeller tilgang til oppdatert eller intern informasjon uten å måtte trene modellen på nytt.
Reduserer RAG hallusinasjoner helt?: Nei, RAG reduserer risikoen for hallusinasjon, men modellen kan fortsatt tolke eller sitere kildene feil.
Hva er sammenhengen mellom RAG og GEO?: I GEO er det viktig at innhold er strukturert slik at RAG-systemer lett kan finne og sitere det som kilde i AI-genererte svar.
Trenger RAG en vektordatabase?: De fleste RAG-systemer bruker en vektordatabase for å finne relevant informasjon raskt gjennom semantisk søk, men andre søkemetoder kan også brukes.