Vad är Retrieval Augmented Generation (RAG)?

Stora språkmodeller (LLM:er) – kraften bakom generativ AI – kan göra allt från att svara på komplicerade frågor till att skapa originellt innehåll. Företag står dock inför en viktig utmaning med LLM:ers databegränsningar. Det är där Retrieval Augmented Generation (RAG) kommer in i bilden.

RAG gör det möjligt för företag att koppla samman sina data med LLM:er, vilket möjliggör möjligheter inom artificiell intelligens för företag som är mer pålitliga, relevanta och aktuella. Till exempel, när kopplingen till intern data med RAG är gjord, kan autonoma AI-agenter leverera kundtjänstsvar som tar hänsyn till tidigare frågor eller generera marknadsföringsbriefs baserade på aktuella varumärkesriktlinjer.

Låt oss ta en titt på exakt vad RAG är, vilka fördelar det kan ge ditt företag, hur det fungerar och hur du kommer igång.

Innehåll:

• Vad är Retrieval Augmented Generation (RAG)?
• Vilka är fördelarna med Retrieval Augmented Generation?
• Hur fungerar Retrieval Augmented Generation?
• Vilka olika typer av Retrieval Augmented Generation finns?
• Vad är en LLM-agent med RAG-arkitektur?
• Hur Retrieval Augmented Generation kan hjälpa dina team
• Exempel på Retrieval Augmented Generation per bransch
• Hur du kommer igång med Retrieval Augmented Generation

Retrieval Augmented Generation är en teknik som ger bättre generativa AI-resultat genom att göra det möjligt för företag att automatiskt tillhandahålla den mest aktuella och relevanta proprietära informationen till en befintlig LLM.

En modell för artificiell intelligens (AI) är bara så bra som vad den lärs ut. För att den ska blomstra behöver den rätt kontext och mängder av faktadata – inte generisk information. En färdig LLM är inte alltid uppdaterad, och den har inte heller tillförlitlig tillgång till dina data eller förstår dina kundrelationer. Det är där RAG-modeller kan hjälpa till.

Genom RAG kan företag låta AI-modeller hämta inspiration från den mest aktuella interna informationen. Det är inte bara strukturerad data, som ett kalkylblad eller en relationsdatabas. Det innebär att hämta all tillgänglig data, inklusive ostrukturerad data: e-postmeddelanden, PDF-filer, chattloggar, inlägg på sociala medier och andra typer av information som kan leda till bättre AI-resultat.

Retrieval Augmented Generation är en kostnadseffektiv metod som stärker din AI-strategi genom att leverera högre kvalitetsupplevelser för medarbetare och kunder. Några av de viktigaste företagsfördelarna med att använda en RAG-modell inkluderar:

• Aktualitet och relevans: Genom att ge tillgång till den mest aktuella interna företagsdatan gör RAG det möjligt för LLM:er att generera lämpligare svar. Färsk information och lärdomar från tidigare interaktioner innebär ofta en ökning av kvaliteten.
• Större tillit: En viktig utmaning med standardardiserade LLM:er kan vara hallucinationer – att ge svar som är felaktiga eller oriktiga. En RAG LLM, som ger ett företags proprietära information till en befintlig modell, minskar sannolikheten för detta genom att grunda genereringen i verifierad och aktuell företagsdata.
• Mer kontroll: Standardiserade LLM:er tränas vanligtvis på en ogenomskinlig och omfattande uppsättning datakällor. Med en RAG LLM kan du få mer kontroll genom att utöka allmänna data med information från källor du anger.
• Förbättrad sökning: Dagens företag brottas med en flod av insikter, interaktioner och information från många olika källor. RAG förbättrar sökfunktionerna genom att tillämpa fördelarna med AI på företagsdata.

RAG använder semantisk sökning för att hämta relevanta informationsutdrag från valfri datakälla, inklusive ett företags interna kunddataplattform, som innehåller information som ligger utanför vad LLM:en utbildades i. Dessa utdrag används sedan för att leverera generativa AI-svar som införlivar företagets kunskapsbas – ett resultat som ibland kallas "grundad AI-generering". Grundad AI-generering kan hjälpa dig att få bättre AI-svar .

Kärnelementen i RAG är:

• Förbehandling och indexering: RAG AI börjar med att man tar ett företags värdefulla ostrukturerade data – kundanteckningar, e-postmeddelanden, PDF-filer, chattloggar och mer, och kopplar ihop dem (”förbehandling och indexering”).
• Hämtningsverktyg och hämtning: Därefter använder RAG kraftfulla semantiska sökverktyg (”retrievers”) för att sålla igenom företagets interna data och hitta (”retrieve”) det som behövs för en specifik fråga.
• Grundad AI-generering och förstärkning: Slutligen tar RAG LLM de hämtade informationsbitarna och införlivar dem i sin svarsgenerering för att leverera det mest relevanta svaret ("grundad AI-generering och förstärkning").

Retrieval Augmented Generation omfattar flera metoder för att organisera, koppla samman och hämta data. Dessa är ofta relaterade och inkluderar:

• Vektorbaserad RAG: RAG kan fungera tillsammans med en specialiserad typ av databas som kallas vektordatabas för att lagra information i ett numeriskt format som är logiskt för AI.
• Kunskapsgrafer: Med kunskapsgrafer organiseras data kring noder och relationer, vilket gör det möjligt för RAG-AI att skapa kopplingar på liknande sätt som människor gör.
• Ensemble-RAG: Mer än en hämtning körs samtidigt, och resultaten kombineras sedan. Detta gör det möjligt för en modell att kompensera för en annans svagheter och möjliggör dubbelkoll av svaren.

En LLM-agent med RAG-arkitektur börjar med tekniken för Retrieval Augmented Generation och en stor språkmodell. "Agent"-delen avser att lägga till en autonom agent, även känd som en AI-agent, i mixen.

AI-agenter är en avancerad form av AI som självständigt kan utföra uppgifter och lära sig allt eftersom. De skapas med hjälp av ett agentverktyg och förlitar sig på maskininlärning och naturlig språkbehandling (NLP). När en agent är byggd ovanpå LLM:er och en RAG-arkitektur kan den engagera sig i nyanserade och kontextmedvetna interaktioner specifika för verksamheten, samtidigt som den kontinuerligt anpassar och förbättrar sig.

RAG kan frigöra effektivitet och driva större framgång i hela organisationen genom att förena LLM:er, en molnbaserad datamotor, ett CRM-system (Customer Relationship Management) och konversations-AI. Med den här kombinationen kan du skapa en flotta av kraftfulla AI-agenter skräddarsydda för varje avdelnings behov. Dessa går utöver enkla chattbotar och fungerar som mycket kapabla digitala assistenter integrerade i arbetsflöden, ständigt bearbetandes ny information och kontinuerligt lärande.

Hur ser detta ut i praktiken? Några exempel inkluderar:

• Tjänster: En AI-agent för tjänster gör det möjligt för dig att tillhandahålla kundservice som drivs av din CRM-plattform och som är snabbare, effektivare och mer hjälpsam. Med hjälp av data som länkas via RAG-tekniken kan en AI-agent engagera sig i anpassade interaktioner, leverera proaktivt stöd baserat på förväntade behov och hantera tjänster över flera kanaler.
• Försäljning: Med en AI-agent för försäljning integrerad i ditt CRM-system kan du accelerera tillväxten av din pipeline och öka intäkterna. En AI-agent kan hantera allt från att autonomt vårda inkommande leads till att ge coachning till säljare, vilket ökar produktiviteten och kapaciteten hos ditt säljteam.
• Marknadsföring: En plattform med en AI-agent för marknadsföring kan fördjupa kundengagemanget och öka teamets produktivitet. Med en AI-agent kan marknadsförare generera anpassat innehåll och erbjudanden över olika kontaktpunkter, implementera smartare kampanjer som når kunder genom hela kundlivscykeln och optimera autonomt baserat på kampanjens senaste KPI:er.
• Handel: En AI-agent för handel som är en del av en enhetlig plattform kan öka försäljningen genom att använda enhetlig kunddata för att ge anpassade shoppingupplevelser, leverera relevant innehåll och effektivisera beställning. Den kan också hjälpa till i backend-processen med uppgifter som att optimera lager och generera produkt-/tjänstebeskrivningar.

Fördelarna med Retrieval Augmented Generation spänner även över branscher och företagsstorlekar. Från småföretag till startups och mer därtill kan kombinationen av AI och intern kunddata förbättra upplevelser och stödja både anställda och kunder.

Till exempel skulle en AI-agent för ett företag för finansiella tjänster kunna använda kundinformation för att få fram relevanta insikter för representanter och skräddarsy rekommendationer baserat på en individs specifika ekonomiska mål. På samma sätt kan en AI-agent inom hälso- och sjukvården svara på en patients frågor och hjälpa till att schemalägga det bästa alternativet för deras behov.

Inom tillverkning skulle en autonom agent kunna användas för att övervaka utrustning och optimera produktionsprocesser. Och inom bilindustrin kan en RAG AI-agent hjälpa till över hela linjen, och göra allt från att skapa kampanjer baserade på lagernivåer i realtid till att proaktivt lyfta fram problem med fordonsunderhåll.

Med rätt teknik behöver det inte vara kostsamt eller besvärligt att komma igång med RAG.

Er grund bör vara en enhetlig plattform med en kraftfull datamotor som kan hantera en mängd olika källor och filtyper. Den behöver också koppla samman all data så att den är optimal för hämtningsverktyg, till exempel med en vektordatabas. Din plattform bör ha ett sofistikerat agentverktyg, som Agentforce har , som ger dig möjlighet att skapa och anpassa autonoma AI-agenter för att stödja dina anställda och kunder.

En viktig aspekt att komma ihåg när du dyker in är att RAG:s framgång är sammanflätad med kvaliteten på din valda LLM. För att kombinera rätt RAG LLM ska du prioritera att använda en högkvalitativ modell med tillförlitliga, precisa och trogna kontextuella genereringsmöjligheter. Tänk på att den mänskliga faktorn förblir avgörande. Ju bättre frågan är, desto bättre svar, så hjälp dina medarbetare att förstå hur man skriver en bra prompt.

I slutändan handlar Retrieval Augmented Generation om avkastningen på din AI-investering. Genom att para ihop dina data med generativ AI tar du AI-agenter till nästa nivå och gör deras svar och utföranden mer anpassade, relevanta och aktuella.

Till exempel använder Agentforce – det agentiska lagret på Salesforce-plattformen – den här tekniken för att hjälpa företag att få mer gjort snabbt. Atlas resonemangsmotor är hjärnan bakom Agentforce och använder RAG för att analysera information och avgöra hur man bäst slutför förfrågningar eller uppgifter.

LLM-agenter med RAG-arkitektur kan frigöra fördelar i hela företaget, vilket gör att du kan bygga starkare kundrelationer, optimera verksamheten, förbättra marknadsförings- och försäljningsresultat och växa effektivt.