Vlog
RAG AI agent 🤖 Hva er det?
13. november 2025 · 35:49 · 225 visninger
Resumé
Videoen forklarer Retrieval Augmented Generation (RAG) og hvordan det kombinerer en vidensdatabase med generative AI-modeller som ChatGPT. RAG-systemer giver AI'en adgang til specifik, virksomhedsejer information, så den kan levere mere præcise og kontekstuelle svar baseret på virksomhedens egne data, såsom rapporter eller emails.
Der demonstreres en praktisk opbygning af en RAG-database ved brug af værktøjer som Supabase, og vigtigheden af metadata for at kategorisere og effektivisere datasøgning fremhæves. Selvom der anvendes tekniske begreber som embeddings og vektordatabaser, understreges det, at det er muligt at implementere RAG-løsninger uden en dyb teknisk baggrund.
RAG-databaser tilbyder en kraftfuld metode til at effektivisere informationssøgning og kan anvendes i forskellige scenarier, herunder kundesupport og chatbots. Ved at vælge den rette AI-model til at fortolke data kan virksomheder opnå øget effektivitet og bedre udnyttelse af deres information.
Det tager du med
- RAG kombinerer en vidensdatabase med generative AI-modeller for at give kontekstuel dybde.
- Metadata er afgørende for at organisere og finde relevant information i RAG-databasen.
- Det er muligt at bygge og anvende RAG-databaser, selv uden en teknisk baggrund.
- RAG kan forbedre informationssøgning og automatisere opgaver som kundesupport.
Om denne video
I denne video præsenterer jeg RAG-databaser, som står for Retrieval Augmented Generation. Jeg forklarer, hvordan de fungerer ved at kombinere en vidensdatabase med generative AI-modeller som ChatGPT. Jeg viser også, hvordan man bygger en RAG-database ved hjælp af Supabase, og hvordan man interagerer med dataene. Derudover gennemgår jeg, hvorfor metadata spiller en vigtig rolle i databasen, og jeg afslutter med at fremhæve, hvordan RAG-databaser kan bruges i forskellige scenarier.
Book et møde på LarsNielsen.dk
Tjek mit AI agency på FlowNordics.com
Takeaways
🤖 RAG databaser kombinerer vidensdatabaser med generative modeller.
🤖 Formålet med RAG er at give kontekstuel intelligens i søgninger.
🤖 Indhold i RAG databaser kan være tekst, rapporter og emails.
🤖 Det er muligt at bygge en RAG database uden teknisk baggrund.
🤖 AI'en henter relevant information fra databasen for at generere svar.
🤖 Metadata kan hjælpe med at klassificere data i databasen.
🤖 RAG databaser kan anvendes til kundesupport og chatbots.
🤖 Det er vigtigt at vælge den rigtige AI-model til at fortolke data.
🤖 RAG databaser kan effektivisere informationssøgning.
🤖 Det er en magtfuld værktøj for virksomheder.
Kapitler
00:00 Introduktion til RAC Databaser
01:26 Hvad er Retrieval Augmented Generation?
05:20 Praktisk Demonstration af RAC Database
11:33 Brug af RAC Database i Virkeligheden
17:56 Introduktion til OpenAI og Embeddings
20:23 Data Loader og Metadata
23:17 Opsætning af AI Agent og Chat Model
26:39 Brug af Metadata i Databaser
30:32 Forståelse af Embeddings og Vektordatabaser
34:47 Afslutning og Anvendelse af RAC-Databaser
Klar til at gå fra idé til drift?
30 minutter, konkret gennemgang, ingen salgstale. I får et bud på, hvor AI kan flytte mest for jer.
Svar inden for én arbejdsdag · Ingen salgstale, bare en konkret gennemgang