Generativ AI er blevet en del af hverdagen i mange virksomheder. Men de fleste opdager hurtigt den samme udfordring: AI ved intet om virksomhedens egne dokumenter, processer eller viden. Hvis en AI-løsning skal kunne besvare spørgsmål om interne procedurer, teknisk dokumentation eller kundeaftaler, kræver det mere end en stor sprogmodel.
Her kommer RAG AI (Retrieval-Augmented Generation) ind i billedet. Teknologien gør det muligt at kombinere generativ AI med virksomhedens egne data, så svarene bliver både mere relevante og mere præcise.
Hvad er RAG AI?
RAG står for Retrieval-Augmented Generation. Kort fortalt betyder det, at AI først søger efter relevant information i virksomhedens egne datakilder, før den genererer et svar. I stedet for kun at basere sig på den viden, modellen blev trænet med, kan AI hente information fra eksempelvis:
- SharePoint
- dokumentstyringssystemer
- teknisk dokumentation
- kontrakter
- kvalitetsmanualer
- vidensbaser
- interne databaser
Resultatet er svar, der bygger på virksomhedens aktuelle viden frem for generelle oplysninger fra internettet.
Illustration: RAG AI kombinerer virksomhedens egne data med generativ AI. Før AI genererer et svar, henter den relevant information fra virksomhedens dokumenter, systemer og vidensbaser.
Hvorfor bliver RAG AI så populært?
Mange virksomheder ønsker at bruge AI på deres egne data, men uden at skulle træne deres egne sprogmodeller.
Det er netop her, RAG har sin styrke. I stedet for at opbygge og vedligeholde en ny AI-model kan virksomheden lade AI hente den nødvendige information direkte fra eksisterende datakilder. Det gør løsningen både hurtigere at implementere og lettere at vedligeholde.
Samtidig reduceres risikoen for, at AI giver forældede eller upræcise svar, fordi informationen hentes i det øjeblik, brugeren stiller spørgsmålet.
RAG AI i praksis
Forestil dig, at en medarbejder spørger:”Hvordan installerer vi en ny VMware-host?”
Uden RAG vil en almindelig AI-model svare ud fra sin generelle viden.
Med RAG søger AI først i virksomhedens egne installationsvejledninger, ændringsprocedurer og tekniske dokumentation, før svaret bliver skrevet.
Det betyder, at medarbejderen får et svar, der tager udgangspunkt i virksomhedens egne processer – ikke i en generisk vejledning.
RAG stiller nye krav til infrastrukturen
Selvom RAG ofte beskrives som en AI-teknologi, handler den i høj grad om data.
AI skal kunne finde de rigtige dokumenter hurtigt, have adgang til de relevante systemer og samtidig leve op til virksomhedens krav om sikkerhed, governance og compliance. Derfor bliver infrastrukturen en vigtig del af AI-strategien.
Jo flere datakilder og brugere løsningen skal håndtere, desto større bliver kravene til performance, administration og datasikkerhed.
“De fleste virksomheder bruger allerede AI i en eller anden form. Udfordringen er, at mange mangler en sikker måde at bruge AI på virksomhedens egne data. RAG er ofte den teknologi, der bygger bro mellem de to.”
– Mads Andersen, Account Manager, Komplex it
HPE Private Cloud AI giver et stærkt fundament
For virksomheder, der ønsker at arbejde med RAG på egne data, er infrastrukturen mindst lige så vigtig som selve AI-modellen.
HPE Private Cloud AI er udviklet til netop denne type løsninger. Platformen giver virksomheder mulighed for at udvikle og drifte AI-applikationer på egne data i et privat cloudmiljø, hvor data, sikkerhed og governance fortsat er under virksomhedens kontrol.
Har du endnu ikke læst om platformen, kan du læse vores artikel:
👉 HPE Private Cloud AI – når AI skal arbejde med virksomhedens egne data
Hvornår giver RAG AI mening?
RAG er særligt relevant for virksomheder, der ønsker at gøre deres interne viden tilgængelig gennem AI. Det kan være alt fra teknisk dokumentation og supportartikler til kontrakter, kvalitetssystemer og interne procedurer.
Hvis målet er at skabe AI-løsninger, der leverer præcise svar baseret på virksomhedens egne data, er RAG i dag en af de mest anvendte tilgange.
Er du nysgerrig på, hvordan RAG AI kan bruges i jeres virksomhed? Så tag fat i Mads. Han tager gerne en uforpligtende snak om jeres data, infrastruktur og AI-ambitioner – og hjælper med at vurdere, hvordan RAG og HPE Private Cloud AI kan understøtte jeres næste AI-projekt.
Læs også
🔗 HPE Private Cloud AI – når AI skal arbejde med virksomhedens egne data