RAG (generering med informationshämtning)
Generering med informationshämtning (RAG) är en metod där relevant information hämtas och ges till en språkmodell när den skapar ett svar. Informationen kan komma från dokument, sökresultat eller andra källor utanför modellens träningsdata. Både kvaliteten på den hämtade informationen och hur modellen använder den påverkar svaret, även om påståendena har stöd i källorna.
Varför det är viktigt för ett företag
RAG förklarar hur en assistent kan använda en nyligen uppdaterad tjänstesida utan att vänta på att en ny modell tränas. Det förklarar också varför dåliga källuppgifter kan ge ett dåligt svar. För dig som företagare är det viktiga att informationen som kan hämtas är korrekt och tillgänglig.
Exempel och underlag
En supportassistent kan till exempel hämta en returpolicy innan den svarar en kund. Om den hämtar den gamla policyn kan ett välformulerat svar ändå bli fel. AIGROW:s källundersökningar gäller observerad användning av webbkällor och kan inte visa hur varje leverantörs interna informationshämtning fungerar.
Granska observerade webbkällor
Vad du gör härnäst
Ha en tydlig och aktuell källa för viktiga policyer och tjänsteuppgifter. Ta bort motstridiga versioner där du kan. Ange datum och vad informationen gäller när uppgifter ändras. Kontrollera att ett genererat svar stämmer med den källa som faktiskt hämtades.
Vanlig fråga
Relaterade begrepp
Källor och metod
Källorna kontrollerades 2026-10-09. Exempel som anges som illustrativa är inte uppmätta företagsresultat.
Se om ditt företag förekommer i AI-svar
Gör den kostnadsfria skanningen för att se vilka assistenter som nämner ditt företag och vilka uppgifter du behöver se över. Skanningen är ett stickprov, inte ett löfte om framtida rekommendationer.