Nieuws

End-to-end RAG-workflow: hoe Retrieval Augmented Generation werkt

Retrieval Augmented Generation (RAG) verbindt grote taalmodellen met externe kennisbronnen via een pijplijn van vijf fases: ingestie, embedden, ophalen, augmenteren en genereren. Het artikel bespreekt de selectie van embeddingmodellen, chunkingstrategieën, hybride zoekopdrachten en evaluatiemethoden. Ook worden inzet, governance en beveiliging van productie-RAG-systemen behandeld.