De fleste store språkmodeller er trent på enorme mengder data fra internett. Problemet er at denne informasjonen ofte er utdatert eller mangler detaljer fra din spesifikke arbeidsplass. Det er her RAG kommer inn.
RAG fungerer som en digital assistent som har tilgang til et eget bibliotek. Når du stiller et spørsmål, gjør systemet et raskt søk i de dokumentene du har lastet opp. Deretter får språkmodellen de mest relevante bitene av informasjon servert før den begynner å skrive svaret sitt.
Når du laster opp en fil til for eksempel ChatGPT og spør om noe i den filen, så bruker systemet en form for RAG i bakgrunnen for å finne svaret i akkurat den filen.
Dette gir flere fordeler:
- Svarene blir basert på fakta du selv kontrollerer.
- Modellen slipper å gjette på ting den ikke vet.
- Du kan enkelt oppdatere kildene uten å trene opp hele modellen på nytt.
For bedrifter er dette den sikreste måten å bruke kunstig intelligens på. Det sikrer at svarene er både relevante og korrekte for den spesifikke oppgaven.