Hvad er retrieval augmented generation?
Retrieval augmented generation, ofte forkortet RAG, er en teknik inden for kunstig intelligens, der gør det muligt for sprogmodeller (LLM) at inddrage eksterne data i realtid. Hvor en standard AI-model udelukkende trækker på den viden, den fik under sin træning, kan en RAG løsning aktivt søge i virksomhedens egne dokumenter, før den formulerer et svar.
Dette mindsker risikoen for fejl og såkaldte hallucinationer, da modellen baserer sine svar på konkrete kilder frem for sandsynligheder. For moderne virksomheder betyder det, at de kan få en AI, der rent faktisk kender deres specifikke processer, produkter og interne retningslinjer.
Fordele ved en RAG chatbot på egne data (SharePoint, Confluence, PDF)
En af de største styrker ved retrieval augmented generation implementering i virksomheder er evnen til at forbinde AI direkte til jeres eksisterende vidensbaser. En RAG chatbot på egne data kan integreres med systemer som SharePoint, Confluence og lokale PDF-arkiver, hvilket skaber en central adgang til virksomhedens viden.
Processen fungerer ved, at virksomhedens data gennemgår en række trin:
- Data hentes fra kilder som SharePoint eller PDF-filer.
- Dokumenterne opdeles i mindre bidder (chunking) og omdannes til numeriske værdier (embeddings).
- Disse gemmes i en vector store, som gør det muligt for AI'en at udføre semantiske søgninger.
Dette sikrer, at medarbejdere hurtigt kan finde præcis den information, de skal bruge, direkte i chatten, med henvisninger til de originale dokumenter.
Enterprise RAG med adgangskontrol (RBAC/ABAC) og governance
Når man arbejder med følsomme virksomhedsdata, er sikkerhed afgørende. En professionel RAG løsning skal håndtere rettigheder korrekt, så en bruger ikke får adgang til informationer, de ikke må se. Dette opnås gennem enterprise RAG med adgangskontrol (RBAC/ABAC) og governance.
Med Role-Based Access Control (RBAC) eller Attribute-Based Access Control (ABAC) kan systemet sikre, at AI'en kun henter og præsenterer information fra dokumenter, som den pågældende medarbejder har tilladelse til at læse i kildesystemet. Det betyder, at HR-dokumenter forbliver hos HR, mens tekniske specifikationer er tilgængelige for teknikere.
Fra RAG MVP/pilot til automatisering af forretningsprocesser
For de fleste SMV'er er den mest effektive vej frem at starte med en RAG MVP/pilot til automatisering af forretningsprocesser. Ved at vælge et afgrænset område, såsom kundeservice eller intern support, kan man hurtigt teste værdien og validiteten af teknologien.
En produktionsklar RAG pipeline med monitoring og drift kræver dog mere end blot en enkel chatbot. Det indebærer:
- Løbende overvågning af svar-kvalitet og præcision.
- Automatiserede opdateringer af videnbasen, når data i SharePoint ændres.
- Performance-optimering for at holde omkostningerne nede.
Ved at implementere retrieval augmented generation korrekt, kan virksomheder automatisere tidskrævende videnssøgning, forbedre svartider og sikre, at beslutninger altid træffes på baggrund af opdaterede og korrekte data.