RAG (retrieval-augmented generation) uitgelegd voor marketeers
RAG is een techniek waarbij een AI-model eerst relevante documenten opzoekt en daarmee zijn antwoord schrijft, in plaats van alleen te vertrouwen op wat het uit training weet.
Ook wel: retrieval-augmented generation · RAG · ophalen en genereren
Wat is RAG (retrieval-augmented generation) uitgelegd voor marketeers?
Een taalmodel ‘weet’ dingen uit zijn training. Die kennis kan verouderd of onvolledig zijn. Bij retrieval-augmented generation (RAG) zoekt het systeem eerst relevante teksten op en geeft die mee aan het model. Het model schrijft dan een antwoord op basis van die opgehaalde teksten.
De term komt uit het paper ‘Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks’ van Lewis en collega's, ingediend op 22 mei 2020. Zij koppelden een taalmodel aan een doorzoekbare index van Wikipedia-teksten. Hun antwoorden waren feitelijker en specifieker dan die van een vergelijkbaar model zonder ophalen.
Voor marketeers is het principe belangrijker dan de techniek. AI-zoekfuncties werken op een vergelijkbare manier: ze zoeken eerst op het web en vatten dan samen. Perplexity beschrijft zijn werkwijze als: de vraag begrijpen, op het web zoeken, samenvatten en bronnen noemen. Google beschrijft ‘grounding’ als het aan een model meegeven van content uit de zoekindex op het moment van de vraag.
Wat betekent dat voor je site? Als jouw pagina wordt opgehaald, kan die het antwoord vormen en als bron verschijnen. Daarvoor moet de zoek-crawler je pagina kunnen lezen en moet de tekst helder en eenduidig zijn.
Bedrijven gebruiken RAG ook intern, bijvoorbeeld een chatbot die alleen antwoordt uit de eigen kennisbank. Google Cloud noemt grounding met RAG als manier om AI-hallucinaties te beperken.
Waarom dit voor jouw bedrijf uitmaakt
Als je begrijpt dat AI-zoekfuncties eerst opzoeken en dan samenvatten, snap je waarom leesbaarheid en duidelijke feiten op je site tellen. En als je zelf een chatbot op je site overweegt, is RAG de techniek die zorgt dat die uit je eigen informatie antwoordt.
Wat je zelf kunt doen
- Zorg dat de zoek-crawlers van AI-diensten je site mogen lezen.
- Zet belangrijke feiten (prijzen, werkgebied, openingstijden) als gewone tekst op de pagina, niet alleen in een afbeelding.
- Houd informatie actueel; verouderde pagina's kunnen ook worden opgehaald.
- Overweeg je een chatbot, vraag dan of die alleen uit jouw eigen content antwoordt (RAG) en bronnen toont.
Veelgestelde vragen
Wat betekent RAG in gewone taal?
Eerst opzoeken, dan antwoorden. Het AI-systeem haalt relevante teksten op en schrijft daarmee zijn antwoord.
Waar komt de term RAG vandaan?
Uit een paper van Lewis e.a. uit 2020, ‘Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks’.
Verwante begrippen
- Grounding (AI)Grounding is het koppelen van een AI-antwoord aan actuele, controleerbare bronnen, zoals zoekresultaten of je eigen documenten, zodat het model minder verzint.
- Hallucinatie (AI)Een hallucinatie is een antwoord van een AI-model dat aannemelijk klinkt maar niet klopt, zoals een verzonnen feit, bron of link.
- AI-agents in marketingEen AI-agent is een AI-systeem dat zelf stappen plant en tools gebruikt om een taak uit te voeren; in marketing kan dat bijvoorbeeld onderzoek, schrijven of rapporteren zijn.
- AI-citaties en share of voice in AIEen AI-citatie is een vermelding van jouw pagina als bron in een AI-antwoord; share of voice in AI is je aandeel in die vermeldingen vergeleken met concurrenten.
Hoe zichtbaar is jouw bedrijf in Google én in AI-antwoorden? Doe de gratis merktest of plan een kennismaking.