RAG, eller Retrieval-Augmented Generation, är en metod för att ge AI-modeller tillgång till relevant information som de inte har förkunskap om. Även om en AI-modell har en grundläggande träning, kan den behöva ytterligare information för att svara på specifika frågor. RAG handlar om att effektivt hitta och tillhandahålla denna information baserat på användarens frågor.

För att uppnå detta används ofta en teknik som kallas embeddings. Embeddings är ett sätt att märka data, som dokument, med hjälp av AI. När en fråga ställs till modellen, skapas först embeddings av frågan, som sedan matchas mot liknande embeddings i en databas.

Embeddings kan ses som vektorer, vilket är numeriska representationer av olika egenskaper. Tänk dig att du ska beskriva ett ord med olika egenskaper. Ta ordet “katt” som exempel. Vektorerna kan representera frågor som: Hur många ben har det? Hur mjukt är det? Hur snabbt är det? Hur länge lever det? Hur stort är det? Genom att använda dessa beskrivningar kan vi matcha ordet “katt” med andra ord som “hund”, som har liknande egenskaper. Detta kallas semantisk sökning och gör det möjligt att hitta information med liknande egenskaper.

Sammanfattningsvis är RAG och embeddings kraftfulla verktyg för att förbättra AI-modellers förmåga att svara på frågor genom att ge dem tillgång till relevant och kontextuell information. Genom att använda embeddings kan AI:n förstå och matcha frågor med rätt information, vilket gör den mer effektiv och användbar i praktiken.