Woordenlijst

Document grading (RAG)

Wat is Document grading (RAG)?

Bij retrieval-augmented generation (RAG) betekent document grading dat opgehaalde passages worden gecontroleerd op de vraag of ze bij de vraag passen en een antwoord kunnen onderbouwen. Alleen passages die als relevant zijn beoordeeld, gaan naar het taalmodel; ongeschikte resultaten worden verworpen of leiden tot een nieuwe zoekactie. Dit verkleint het risico op verzonnen of verkeerd onderbouwde antwoorden, bijvoorbeeld wanneer bij een vraag over actuele prijzen een verouderd document opduikt.

Hoe KI.ordo helpt

Agents in KI.ordo antwoorden met bronvermeldingen en zeggen openlijk wanneer ze iets niet weten; vragen zonder treffers verschijnen in een lijst met kennislacunes.

Meer informatie

Onderwerpen

RAG
relevantie
kwaliteitsborging

KI.ordo uitproberen

Agents, workflows en sjablonen in één werkruimte – gratis demo van 24 uur.

Demo starten

← Alle begrippen

Verwante begrippen

Retrieval-augmented generation (RAG)

Retrieval-augmented generation combineert zoeken met tekstgeneratie: voordat het antwoordt, doorzoekt het systeem een kennisverzameling – zoals handleidingen, richtlijnen of veelgestelde vragen – op relevante passages en geeft die als context aan het taalmodel. Het antwoord is daardoor gebaseerd op actuele, bedrijfsspecifieke inhoud en niet alleen op de trainingskennis van het model. Dit vermindert verzonnen beweringen, maakt bronnen controleerbaar en maakt updates mogelijk zonder opnieuw te trainen.

RAG
kennis zoeken
+1

Document reranking

Document reranking is een tweede sorteerstap in zoek- en RAG-systemen: een snelle eerste zoekactie levert een reeks kandidaatresultaten op, die een nauwkeurigere maar duurdere methode vervolgens op relevantie herordent. Vaak gebeurt dit met een zogeheten cross-encoder die de vraag en een passage samen beoordeelt. Zo staan de meest relevante passages bovenaan voordat een taalmodel er een antwoord uit formuleert.

zoeken
RAG
+1

Hallucinatie

Een hallucinatie is uitvoer van een AI-model die overtuigend klinkt maar onjuist of volledig verzonnen is – zoals een niet-bestaande rechterlijke uitspraak, een verkeerd cijfer of een verzonnen bron. De oorzaak: taalmodellen produceren waarschijnlijke formuleringen; ze zoeken niet automatisch feiten op. Het risico daalt wanneer antwoorden op gecontroleerde bronnen zijn gebaseerd, bewijs wordt aangehaald en mensen belangrijke resultaten controleren.

Taalmodellen
Betrouwbaarheid
+1

Sjabloon

Retrievalpipeline

Een retrievalpipeline is de reeks verwerkingsstappen waarmee een systeem de juiste informatie bij een vraag vindt. Typische stappen zijn: documenten inlezen en opschonen, opdelen in chunks, een zoekindex opbouwen, eventueel de zoekopdracht herschrijven, treffers ophalen, rangschikken (reranking) en de beste doorgeven aan het taalmodel. Het is de basis van elke RAG-toepassing, en de kwaliteit ervan bepaalt grotendeels hoe goed de resulterende antwoorden zijn.

RAG
zoeken
+1