Nieuws

RAG is geen machine learning: waarom de ML-toolkit het verkeerde probleem oplost

Een nieuw artikel op Towards Data Science stelt dat Retrieval-Augmented Generation (RAG) fundamenteel anders is dan machine learning. Het betoogt dat het gebruik van ML-tools zoals hyperparameteroptimalisatie, train/test-splits en verklaarbaarheidsraamwerken in RAG-projecten misplaatst is en leidt tot verspilde tijd en misdiagnoses. In plaats daarvan moeten teams RAG benaderen als een zoek- en configuratieprobleem, waarbij de expertise van domeinexperts centraal staat. De auteur verwijst naar eerdere delen in de serie 'Enterprise Document Intelligence' en noemt onder andere OpenAI, Anthropic en Mistral als leveranciers van LLM's.