Wat is een self-querying retriever?

Self-querying retriever — is een aanpak in systemen van Retrieval-Augmented Generation (RAG), waarbij het model zelf queries genereert naar de kennisbank of documenten om relevante informatie te zoeken, die het vervolgens gebruikt om een antwoord te genereren. In plaats van te vertrouwen op externe queries, bepaalt de Large Language Model (LLM) zelf welke informatie moet worden gehaald, wat de kwaliteit en relevantie van de resultaten verbetert.

Voorbeeld: bij het beantwoorden van een complexe vraag genereert het model eerst een verduidelijkingsvraag, stuurt deze naar een zoekmachine of documentendatabase, ontvangt relevante fragmenten en gebruikt deze om het antwoord op te bouwen. Deze cyclus kan meerdere keren worden herhaald, wat de nauwkeurigheid en volledigheid van het antwoord verhoogt.