Wat is RAG en waarom is het belangrijk voor betrouwbare generatieve AI?

Vorig jaar hebben organisaties meer dan $20 miljard geïnvesteerd in generatieve AI. Maar deze technologie brengt ook risico’s met zich mee. In dit eerste artikel van onze serie 'RAGs to Riches' leggen we uit hoe Retrieval Augmented Generation (RAG) generatieve AI verbetert, risico’s helpt verminderen en zorgt voor nauwkeurigere, relevantere en betrouwbaardere resultaten.

Wat is RAG?

Retrieval Augmented Generation (RAG) is een techniek die de output van generatieve AI, zoals grote taalmodellen (LLM), verbetert. Om RAG goed te begrijpen, moeten we eerst kijken naar hoe generatieve AI normaal werkt en waarom dit een risico kan vormen voor organisaties.

Traditionele generatieve AI genereert antwoorden op basis van de gegevens waarop het model is getraind en de interacties met gebruikers. Dit brengt vier belangrijke risico's met zich mee:

1. Hallucinaties: Hallucinaties aanpassen naar: AI kan antwoorden geven die overtuigend klinken, maar feitelijk onjuist zijn. Er zijn gevallen bekend waarin advocaten AI gebruikten om een pleidooi te schrijven, uiteindelijk niet bestaande rechtszaken aanhaalden. Ook journalisten merken soms dat AI onjuiste informatie vol vertrouwen presenteert.
2. Verouderde data: AI-modellen worden getraind met statische datasets die al snel verouderen, wat leidt tot onjuiste antwoorden op actuele vragen.
3. Onnauwkeurige data: Als de gegevens waarop AI is getraind niet betrouwbaar of gelicentieerd zijn, kan de output misleidend of onjuist zijn.
4. Black box: Bij generatieve AI is vaak niet zichtbaar hoe een antwoord tot stand komt, en bronnen worden meestal niet gedeeld.

Hoe RAG deze risico’s oplost

RAG lost deze problemen op door AI te dwingen elk antwoord te baseren op gezaghebbende en originele bronnen. In plaats van alleen te vertrouwen op eerder geleerde informatie, haalt de AI relevante gegevens op uit betrouwbare databronnen. Dit levert contextuele informatie op die de kwaliteit van de antwoorden verbetert en het mogelijk maakt om bronnen te citeren.

Dit biedt organisaties twee grote voordelen:

1. Vertrouwen: organisaties kunnen erop vertrouwen dat de output van AI komt uit betrouwbare, originele bronnen. Door de bronvermelding kunnen ze zelf de nauwkeurigheid verifiëren.
2. Ethiek en naleving: organisaties kunnen aantonen dat ze gebruikmaken van AI die data gebruikt uit gelicentieerde en betrouwbare bronnen, wat helpt om problemen rondom privacy en ethische kwesties te vermijden.

Drie tips voor effectief gebruik van RAG in generatieve AI

1. Gebruik betrouwbare data: De contextuele gegevens die je AI gebruikt, moeten afkomstig zijn van betrouwbare en gelicentieerde bronnen. Er zijn gevallen bekend waarin AI-tools data zonder toestemming hebben gebruikt, wat kan leiden tot juridische en reputatierisico’s. Zorg er dus voor dat de data ethisch is verkregen en wees daar transparant over.

2. Vind de juiste manier van implementatie: Als je een grote organisatie bent met je eigen AI-oplossing, zorg dan dat je toegang hebt tot kwalitatief hoogwaardige data die je RAG-aanpak ondersteunt. Voor kleinere organisaties kan het kostenbesparend zijn om een externe AI-tool te gebruiken. Zorg dan dat je begrijpt hoe deze tool data verzamelt en controleer of de aanbieder betrouwbaar en compliant is.

3. Zet ethiek bovenaan de agenda: De directie moet duidelijk maken dat de organisatie alleen betrouwbare data wil gebruiken en dat de AI-tool een RAG-benadering hanteert die de gebruikte bronnen transparant weergeeft. Dit vergroot het vertrouwen in je organisatie.

Hoe LexisNexis® kan helpen bij een succesvolle RAG-aanpak

Een RAG-aanpak werkt alleen als de gebruikte data nauwkeurig, betrouwbaar en goedgekeurd is voor gebruik in AI-tools. LexisNexis biedt gelicentieerde content en geoptimaliseerde technologie om je generatieve AI-projecten te ondersteunen:

Data voor generatieve AI: Ons uitgebreide nieuwsaanbod, verrijkt met metadata, is beschikbaar voor integratie in je AI-projecten via Nexis® Data+. Duizenden bronnen zijn direct bruikbaar voor AI-technologie en kunnen via onze API in je eigen tools worden geladen.

Generatieve AI voor onderzoek: Nexis+ AI is een nieuw onderzoeksplatform dat AI combineert met onze bibliotheek van vertrouwde bronnen. Nexis+ AI bespaart tijd bij kernactiviteiten zoals documentanalyse en artikel- of rapportensamenvattingen, terwijl het gebruikmaakt van RAG om bronnen transparant weer te geven.

Vul het formulier hieronder in om met ons in gesprek te gaan over de mogelijkheden.