Kaj je RAG?

RAG pomeni retrieval-augmented generation, in kljub zapletenemu imenu je ideja preprosta: namesto da umetna inteligenca odgovarja iz naučenega spomina, ji najprej pogleda v določeno gradivo, vaše dokumente, priročnik za zaposlene, postopke, in šele nato odgovori na podlagi tega, kar najde.

Razlika je kot med nadomestnim učiteljem, ki ugiba, in tistim, ki si najprej prebere učbenik. Brez iskanja model odgovarja s povprečjem interneta: razumno, a ne vaše. Z iskanjem pa lahko odgovor pravi »po vaši politiki je prispevek za zdravstveno dejavnost X evrov« in pokaže, kje to piše.

RAG je tudi pošten odgovor na vprašanje »ali se lahko umetna inteligenca nauči našega gradiva?«. V smislu učenja se ne nauči ničesar, gradivo ostane pri vas, in ravno v tem je bistvo: kar naj se pozabi, lahko izbrišete, in kar se odgovarja, lahko izsledite do vira.

V EuroWorku je RAG vsakdan za kulisami: knjižnica znanja, viri strokovnjakov in iskanje po dokumentih temeljijo prav na iskanju pred odgovorom.