RAG en Vector Technologie: uw eigen systeem op een chatgpt-manier bevragen

De integratie van retrieval augmented generation (RAG) en vector technologie, is een gamechanger in de manier waarop bedrijven toegang krijgen tot en interacteren met hun data. 

Wat is RAG en Hoe Werkt Het? 

Retrieval augmented generation is een geavanceerde AI-methode die de kracht van grote taalmodellen (LLM's) benut om contextueel relevante, nauwkeurige antwoorden te genereren. In combinatie met vector databases zoals ChromaDB of Weaviate, stelt RAG ons in staat om complexe data uit diverse klantsystemen (dms-, zaak- crm-systeem) op een chatgpt-achtige manier te bevragen, waardoor een rijkere, meer geïnformeerde AI-ervaring ontstaat. De vectortechnologie helpt om je eigen systemen semantisch te doorzoeken. Het Large Language Model (LLM) zorgt er voor dat de zoekresultaten uit de vectordatabase.

Use case van een klant die een vraag stelt aan een verzekeringsbedrijf

• Stap 1: Klantvraag Ontvangen Een klant neemt contact op met de klantenservice van het verzekeringsbedrijf met een vraag over al zijn lopende verzekeringen. De servicemedewerker ontvangt deze vraag via telefoon of een digitaal communicatiekanaal. 
• Stap 2: Vraag Formulering De servicemedewerker voert de klantvraag in een intern systeem dat is uitgerust met RAG-technologie. De vraag wordt geformuleerd als een zoekopdracht, bijvoorbeeld: "Welke verzekeringen heeft klant X momenteel lopen?" 
• Stap 3: Data Retrieval via Vector Database De RAG-technologie begint met het doorzoeken van de vector database waarin klantgegevens zijn opgeslagen. Deze database kan gestructureerde data bevatten, zoals klantprofielen, polisnummers, en soorten verzekeringen. Dankzij de vectorrepresentatie van data kan het systeem snel relevante informatie vinden die overeenkomt met de zoekopdracht. 
• Stap 4: Generatie van Antwoorden met LLM Na het ophalen van de benodigde informatie, gebruikt het RAG-systeem een large language model (LLM) om een coherent en begrijpelijk antwoord te genereren. Het LLM interpreteert de opgehaalde data en formuleert een antwoord dat de vraag van de klant beantwoordt, bijvoorbeeld: "Klant X heeft momenteel een autoverzekering, woonverzekering, en een reisverzekering lopen." 
• Stap 5: Verificatie en Aanpassing Voordat het antwoord aan de klant wordt verstrekt, kan de servicemedewerker het antwoord controleren en indien nodig aanpassen voor nauwkeurigheid en duidelijkheid. 
• Stap 6: Communicatie naar de Klant De servicemedewerker communiceert het antwoord terug naar de klant, hetzij mondeling tijdens een telefoongesprek of via een digitaal communicatiekanaal. 
• Stap 7: Feedback en Leren Na de interactie kan het systeem feedback verzamelen over de effectiviteit van het antwoord. Deze feedback helpt bij het verfijnen en verbeteren van de RAG-technologie voor toekomstige interacties. 

In deze use case maakt RAG het mogelijk voor de servicemedewerker om snel en nauwkeurig de benodigde informatie te verkrijgen en te verstrekken, wat resulteert in een efficiëntere en klantvriendelijkere service-ervaring.

Zelf RAG uitproberen met een python script

AI-Labs heeft een voorbeeld script gemaakt zodat je zelf RAG kunt uitproberen.
Het GitHub-script, Chroma_Vector_DB, illustreert een innovatief gebruik van een Vector Database in combinatie met Artificial Intelligence om slim semantisch te zoeken in actuele gegevens en documenten. Het script maakt gebruik van een Vector database, zoals Chroma of Weaviate, en een Large Language Model (LLM) zoals ChatGPT. In dit voorbeeld wordt een bestand met 15.620 veelgestelde vragen en antwoorden geladen in de Chroma Vector database. Deze teksten worden omgezet in vectoren met behulp van embedding-technologie. Vervolgens kan een zoekopdracht worden gegeven, waarbij de Vector database de meest waarschijnlijke antwoorden teruggeeft. Deze antwoorden worden dan gebruikersvriendelijk gepresenteerd met behulp van ChatGPT en prompt-engineering. Dit proces is een voorbeeld van Retrieval Augmented Generation (RAG)