RAG-chattbott
En RAG-chattbott är en konversations-AI som använder retrieval-augmented generation: den slår upp relevant information från en kunskapskälla i svarsögonblicket och använder det hämtade innehållet för att förankra sitt svar, i stället för att enbart förlita sig på vad modellen memorerade under träningen.
RAG står för retrieval-augmented generation. En RAG-chattbott kombinerar en stor språkmodell med ett hämtningssteg: när en användare ställer en fråga söker systemet först i en kunskapskälla (hjälpartiklar, produktdokumentation, riktlinjer, tidigare ärenden) efter de mest relevanta avsnitten, och skickar sedan dessa avsnitt till modellen som kontext så att det genererade svaret bygger på verklig, aktuell information i stället för enbart modellens allmänna träningsdata.
Rent tekniskt delas kunskapskällan vanligtvis upp i delar, omvandlas till vektorinbäddningar och lagras i en vektordatabas eller ett sökindex. Vid förfrågan bäddas användarens fråga in och matchas mot indexet för att hämta de närmaste avsnitten. Dessa avsnitt infogas i prompten, och modellen genererar ett svar som bygger på dem, ofta med hänvisningar tillbaka till källan.
Den största fördelen med RAG jämfört med en ren språkmodell är träffsäkerhet och aktualitet. Eftersom svaren är knutna till hämtat innehåll kan en RAG-chattbott återge information som inte fanns när modellen tränades, hålla sig i linje med dina specifika riktlinjer och minska hallucinationer genom att ge modellen tillförlitligt material att utgå från. Att uppdatera kunskapsbasen uppdaterar bottens svar. Ingen omträning av modellen krävs.
RAG är inte någon mirakellösning. Svarens kvalitet beror i hög grad på hämtningens kvalitet: om indexet saknar innehåll, är dåligt uppdelat eller returnerar irrelevanta avsnitt kan modellen ändå ge felaktiga eller vaga svar. Bra RAG-system satsar på rent källinnehåll, vettig uppdelning, stark rangordning vid hämtning och förankringskontroller som hindrar modellen från att gå utöver det som hämtats.
Mercateer är byggt på detta kunskapsförst-mönster. Varje agent hämtar från dina egna dokument, vanliga frågor och riktlinjer och förankrar sina svar i det materialet, så att svaren förblir korrekta och i linje med riktlinjerna, närmare ett välbyggt RAG-system än ett skriptat beslutsträd som bara känner till de vägar någon kopplat ihop i förväg.
Relaterade termer
