RAG
Tunnetaan myös: retrieval-augmented generation
Mikä on RAG?
Kokoonpano, jossa malli hakee tietoa omista dokumenteistasi tai tietokannastasi ennen vastaamista sen sijaan, että nojaisi vain koulutuksessa oppimaansa. Se ankkuroi vastaukset omaan dataan, vähentää hallusinaatioita ja antaa mallin osoittaa lähteensä. Yleisin tapa tuoda yrityksen oma tieto chatbotin taakse.
Miksi tällä on väliä
Kielimalli nojaa lähtökohtaisesti vain siihen, mitä sen koulutusdatassa oli, joten tieto voi vanhentua tai malli keksii yksityiskohtia. RAG antaa yrityksen osoittaa mallille oman ajantasaisen tietonsa ilman, että mitään koulutetaan uudelleen. Tiimeille se tarkoittaa vastauksia, jotka rakentuvat sille, mikä yrityksen sisällä on totta juuri nyt: tämän päivän hinnoittelulle, voimassa olevalle käytännölle, juuri tämän asiakkaan historialle. Jokainen vastaus tulee tarkistettavine lähteineen, ja juuri siksi RAG on käytännöllinen tapa saada luotettavia vastauksia omasta datasta.
Käytännössä
Tukitiimi kytkee RAG-haun ohjeartikkeleihinsa ja vanhoihin tiketteihinsä. Kun asiakasneuvoja kysyy ”miten hoidamme hyvityksen 30 päivän jälkeen?”, järjestelmä poimii oikean käytännön ja luonnostelee siihen ankkuroidun vastauksen linkkeineen lähdeartikkeleihin. Mitään ei kouluteta uudelleen; kun käytäntö muuttuu, seuraava vastaus heijastaa sitä automaattisesti.
