Retrieval Augmented Generation (RAG)

Welkom! In deze les duiken we in Retrieval Augmented Generation (RAG). Dit is een krachtige techniek waarmee Large Language Models (LLM's) nauwkeurigere en actuelere antwoorden kunnen geven.

Je kunt het zien als een persoonlijke onderzoeksassistent die je vóór het beantwoorden van je vraag aan een LLM geeft. Deze assistent zoekt snel relevante informatie in een betrouwbare bron.

Traditionele LLM's zijn getraind met enorme hoeveelheden gegevens, maar die gegevens hebben een einddatum. Daardoor kunnen ze niets weten over recente gebeurtenissen of specifieke, privégegevens.

Zonder externe hulp kunnen LLM's:

• Hallucineren: feiten verzinnen die aannemelijk klinken, maar onjuist zijn.
• Verouderde informatie geven: antwoorden geven op basis van oude gegevens.
• Domeinspecifieke kennis missen: moeite hebben met zeer gespecialiseerde onderwerpen.

RAG pakt deze beperkingen aan door LLM's te verbinden met externe, actuele en gezaghebbende kennisbronnen. Het is alsof je de LLM een openboekexamen geeft!

In plaats van uitsluitend op het vooraf getrainde geheugen te vertrouwen, kan een LLM met RAG:

• Informatie in realtime raadplegen.
• Specifieke bronnen voor zijn antwoorden vermelden.
• De kans verkleinen dat het dingen verzint (hallucinaties).

RAG werkt in twee hoofdfasen:

1. Ophalen: eerst zoekt het op basis van je zoekopdracht relevante stukjes informatie in een kennisbank.
2. Genereren: vervolgens gebruikt het deze opgehaalde informatie als context om de LLM te helpen een precies en accuraat antwoord te formuleren.

Deze twee stappen werken naadloos samen om betere antwoorden te geven.

In de ophaalfase draait alles om het efficiënt doorzoeken van een verzameling documenten. Stel je voor dat je een bibliotheek hebt met alle interne documenten van je bedrijf of met de nieuwste nieuwsartikelen.

Wanneer je een vraag stelt, scant het RAG-systeem deze bibliotheek snel om alleen de meest relevante alinea's of gedeelten eruit te halen. Zo krijgt de LLM gerichte, nuttige context.

Hoe "weet" het systeem wat relevant is? Het gebruikt iets dat insluitingen en vectordatabases wordt genoemd.

• Insluitingen: zetten tekst (je vraag en documentfragmenten) om in numerieke representaties (vectoren). Vergelijkbare teksten hebben vergelijkbare vectoren.
• Vectordatabases: slaan deze tekstinsluitingen op en maken supersnelle "gelijkeniszoekopdrachten" mogelijk. Wanneer je een vraag stelt, vindt de database documentfragmenten waarvan de vectoren het dichtst bij de vector van je vraag liggen.

Zodra de relevante informatie is opgehaald, wordt deze gecombineerd met je oorspronkelijke prompt en naar de LLM gestuurd. Deze extra context helpt de LLM bij het formuleren van een antwoord.

De prompt kan er ongeveer zo uitzien: "Using the following context, answer the question: [Retrieved Context] Question: [User's Question]"

Vervolgens genereert de LLM een antwoord dat is gebaseerd op de verstrekte feiten.

Laten we het basisverloop bekijken:

1. De gebruiker stelt een vraag.
2. De vraag wordt omgezet in een vector.
3. De vectordatabase vindt relevante documentfragmenten met een gelijkeniszoekopdracht.
4. De opgehaalde fragmenten worden als context aan de prompt toegevoegd.
5. De LLM genereert een antwoord met de uitgebreide prompt.
6. Het antwoord van de LLM wordt aan de gebruiker teruggegeven.

Deze cyclus zorgt voor goed onderbouwde antwoorden.

RAG biedt belangrijke voordelen bij het bouwen van betrouwbare toepassingen met LLM's:

• Minder hallucinaties: antwoorden zijn gebaseerd op feiten uit je kennisbank.
• Actuele informatie: je kunt je kennisbank eenvoudig bijwerken zonder de LLM opnieuw te trainen.
• Domeinspecificiteit: stem antwoorden van de LLM af op je specifieke bedrijfstak of interne gegevens.
• Transparantie: bronnen kunnen vaak worden vermeld, waardoor het vertrouwen van gebruikers toeneemt.

Je hebt geleerd over Retrieval Augmented Generation (RAG), een belangrijke techniek om LLM's te baseren op externe kennis.

• RAG pakt beperkingen van LLM's aan, zoals hallucinaties en verouderde informatie.
• Het bestaat uit twee fasen: Ophalen (relevante informatie vinden) en Genereren (de LLM gebruikt die informatie).
• Vectordatabases en insluitingen zijn essentieel voor efficiënt ophalen.

Met RAG kunnen LLM's nauwkeuriger, actueler en betrouwbaarder worden. Daardoor zijn ze praktisch toepasbaar in de echte wereld. Blijf verkennen hoe je RAG in je projecten implementeert!