Vertel ons over je ervaring met het RAG-systeem in je vorige project.

Het RAG-systeem (Retrieval-Augmented Generation) is een aanpak in NLP waarbij een generatief model wordt aangevuld met informatie die uit externe bronnen wordt gehaald (bijvoorbeeld kennisbanken of documenten).

In mijn ervaring met een vorig project hebben we RAG gebruikt om een chatbot te maken die vragen kon beantwoorden, niet alleen gebaseerd op het getrainde model, maar ook op actuele gegevens uit de bedrijfsdatabase.

De belangrijkste stappen van het proces:

• Indexering en voorbereiding van externe gegevens met behulp van vectorrepresentaties.
• Implementatie van een mechanisme om relevante documenten te zoeken op basis van de gebruikersvraag.
• Integratie van de zoekresultaten in het generatieve model, zodat het die informatie kan gebruiken bij het formuleren van antwoorden.

Dit heeft de nauwkeurigheid en actualiteit van de antwoorden aanzienlijk verbeterd, vooral in gespecialiseerde onderwerpen.