Retrieval-Augmented Generation (RAG) is een architectuur waarbij een taalmodel realtime informatie ophaalt uit je eigen documenten, databases of API’s.
In plaats van te vertrouwen op wat een model “denkt te weten”, werkt RAG met:
- Document retrieval (vector search)
- Context building
- LLM-ответ generatie op basis van interne kennis
🔹 Waarom enterprises RAG gebruiken
✔ Je AI-assistent geeft bewijsbare, herleidbare antwoorden
✔ Geen risico op hallucinations
✔ Gecontroleerd, veilig en auditable
✔ Werkt met Azure OpenAI, Mistral, Claude of open-source modellen
🔹 Typische RAG-use cases
🔹 Internal knowledge bots
“Wat staat er in ons leasebeleid voor Duitsland?”
🔹 Customer support automation
RAG-chatbots die antwoorden uit je handleidingen halen
🔹 Marketing content assistants
AI die marketingmateriaal herschrijft in je eigen tone-of-voice
🔹 De moderne RAG stack
- Python / FastAPI
- LangChain / LlamaIndex
- Azure AI Search / pgvector
- OpenAI, Mistral, Phi-3 of Llama
Wil je weten hoe een productieklare RAG-architectuur eruitziet?
➡️ Binnen Veritaz AI bouwen we ze 100% cloud-native en beheersbaar.