Kort definisjon
RAG står for retrieval augmented generation. Før modellen skriver svaret, søker systemet etter relevante avsnitt i godkjente kilder og bruker disse som kontekst.
Teknisk guide
Hva er RAG?
RAG betyr at en AI-modell henter relevante kilder før den svarer. For bedrifter gjør det en AI-chat mer etterprøvbar enn en generell chatbot.
Kontakt oss på kontakt@kigent.no.
Hvorfor det betyr noe
En generell AI-modell kan svare flytende uten å vite hva som faktisk står i bedriftens materiale. RAG gjør svaret mer knyttet til egne sider, dokumenter og produktdata.
Hva RAG ikke løser alene
RAG erstatter ikke gode kilder. Hvis nettsiden, FAQ-en eller dokumentene er utydelige, må innholdet forbedres før AI-chatten kan gi gode svar.
Slik fungerer RAG i en AI-chat
Flyten under er forenklet, men dekker de viktigste stegene en bedrift bør forstå.
✓
Bedriften legger inn offentlige nettsider, dokumenter, FAQ-er eller produktinformasjon som kunnskapsgrunnlag.
✓
Innholdet deles opp i mindre tekstbiter som kan søkes i når en kunde stiller spørsmål.
✓
Når spørsmålet kommer inn, finner systemet de mest relevante tekstbitene før modellen skriver svaret.
✓
Svaret bør holde seg til kildene, si fra når grunnlaget er svakt og kunne vise hvor informasjonen kom fra.
✓
Når innholdet endres, må kildene oppdateres eller crawles på nytt for at svaret skal følge med.
Hvor Kigent passer inn
Kigent er bygget for bedrifter som vil bruke egne nettsider og dokumenter som grunnlag for AI-chatten på nettsiden. Målet er at svarene skal være nyttige, men fortsatt knyttet til informasjon bedriften kontrollerer.
Hva kunden bør gjøre
Start med de sidene kundene allerede leser: tjenester, priser, åpningstider, leveringsvilkår, personvern og vanlige spørsmål. Jo mer presist dette er skrevet, desto bedre blir svargrunnlaget.