RAG as a service

Stel je voor: je kunt de kracht van grote taalmodellen gebruiken om je applicaties en diensten te verbeteren. Retrieval augmented generation (RAG) biedt de mogelijkheid om te putten uit een enorme bron van kennis, terwijl je toch de controle over de output behoudt. Of je nu de zoekfunctie wilt verbeteren, documenten wilt samenvatten, vragen wilt beantwoorden of content wilt genereren, RAG as a service helpt je geavanceerde AI te benutten met behoud van toezicht.

Wat is Retrieval-Augmented Generation?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) is een techniek die de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van grote taalmodellen (LLM's) verbetert door informatie uit externe bronnen te integreren.

Ophalen

Wanneer een gebruiker een query indient bij een LLM met RAG-capaciteiten, zoekt het systeem naar relevante informatie in een externe kennisbank.

Augmentatie

Deze opgehaalde informatie wordt gebruikt om de interne kennis van de LLM aan te vullen. In wezen ontvangt de LLM extra context om mee te werken.

Generatie

Ten slotte gebruikt de LLM zijn taalbegrip en de geaugmenteerde informatie om een antwoord te genereren op de query van de gebruiker.

Onze Retrieval-Augmented Generation diensten

Gegevensvoorbereiding

Ons team kan de externe gegevensbron identificeren en voorbereiden voor de LLM, en ervoor zorgen dat deze gegevens relevant en up-to-date zijn voor het domein van de LLM.

Bouw van het informatieophaalsysteem

Onze experts kunnen een systeem ontwerpen en implementeren om relevante informatie uit de externe gegevensbron te zoeken en op te halen met behulp van vectordatabases.

Creatie van een informatieophaalalgoritme

Ons team kan algoritmen ontwikkelen om gebruikersvragen of -vragen te analyseren en de meest relevante passages uit de externe gegevens te identificeren.

Augmentatie van de LLM-prompt

Onze technische experts kunnen een systeem ontwikkelen dat fragmenten van de opgehaalde gegevens of sleutelwoorden integreert om de respons van de LLM te sturen.

Evaluatie en verbetering

We kunnen de prestaties van het systeem en de feedback van gebruikers monitoren om het ophaalproces en de trainingsgegevens van de LLM continu te verbeteren.

Kenmerken van RAG als dienst

Toegang tot uitgebreide kennis

In tegenstelling tot traditionele LLM's die beperkt zijn tot hun trainingsgegevens, kan RAG toegang krijgen tot een enorme hoeveelheid informatie uit een kennisbank.

Relevantie

RAG als dienst haalt actuele informatie op die relevant is voor de query en gebruikt deze om een antwoord te genereren, wat resulteert in nauwkeurigere output die direct ingaat op de query van de gebruiker.

Contentcreatie

De capaciteiten van RAG gaan verder dan alleen het beantwoorden van vragen. Het kan bedrijven helpen bij taken zoals het schrijven van blogposts, artikelen of productbeschrijvingen.

Marktonderzoek

Het kan analyseren van realtime nieuws, industriële rapporten en sociale mediacontent om trends te identificeren, klantgevoelens te begrijpen en inzichten te verkrijgen over de strategieën van concurrenten.

Gebruikersvertrouwen

RAG stelt de LLM in staat om informatie transparant te presenteren door bronnen te vermelden. De output kan citaten of referenties bevatten, waardoor gebruikers de informatie kunnen verifiëren en indien nodig dieper kunnen ingaan.

Voordelen van onze Retrieval-Augmented Generation diensten

Flexibiliteit

RAG-systemen kunnen eenvoudig worden aangepast aan verschillende domeinen door de externe gegevensbronnen aan te passen. Dit maakt snelle implementatie van generatieve AI-oplossingen in nieuwe velden mogelijk zonder uitgebreide hertraining van de LLM.

Eenvoudiger systeemonderhoud

Het bijwerken van de kennisbank in een RAG-systeem is over het algemeen eenvoudiger dan het hertrainen van een LLM. Dit vereenvoudigt het onderhoud en zorgt ervoor dat het systeem up-to-date blijft met de nieuwste informatie.

Controle over kennisbronnen

In tegenstelling tot LLM's die zijn getraind met enorme datasets van onbekende oorsprong, stelt de implementatie van RAG u in staat om de gegevensbronnen te kiezen die de LLM gebruikt.

Ons werkproces

Evaluatie

We beginnen met het bespreken van uw specifieke doelen en gewenste resultaten voor de toepassing van de LLM.

Gegevensverzameling en prompt-engineering

Ons data-engineeringteam zal uw nieuwe gegevensbronnen opschonen, voorverwerken en organiseren.

Instellen van het ophaalsysteem

Vervolgens stellen we een ophaalsysteem in dat efficiënt relevante informatie kan zoeken en leveren aan de LLM op basis van zijn prompts en queries.

Integratie van de LLM

Daarna integreren we uw bestaande LLM in het RAG-systeem.

Ontwerp van prompts

Onze NLP-experts werken met u samen om effectieve prompts en instructies voor de LLM te ontwerpen.

Training

We trainen en optimaliseren het RAG-systeem om de kwaliteit en nauwkeurigheid van de gegenereerde tekst te verbeteren.

Evaluatie

Ons team evalueert continu de output van het systeem en zorgt ervoor dat deze aan uw vereisten voldoet.

Verfijning

Op basis van deze evaluatie kunnen we de gegevensbronnen, ophaalmethoden of prompts verfijnen om de algehele effectiviteit van het RAG-systeem te optimaliseren.

Doorlopende ondersteuning

We monitoren de gezondheid van het systeem, lossen technische problemen op en blijven op de hoogte van de nieuwste ontwikkelingen in RAG-technologie.

RAG-toepassingen voor verschillende industrieën

,Fintech

RAG-modellen kunnen financiële gegevens van gebruikers analyseren, zoals facturen (met hun toestemming), en geschikte investeringsopties, kredietproducten, facturen of budgetstrategieën aanbevelen.

,Edtech

Retrieval-Augmented Generation kan leerervaringen personaliseren door relevante inhoud aan te passen aan de sterke punten, zwakke punten en leertempo van de student.

,Retail

RAG kan worden gebruikt om unieke en informatieve productbeschrijvingen te maken die verder gaan dan de basis specificaties.

,Vastgoed

Retrieval-Augmented Generation kan worden gebruikt om virtuele rondleidingen door onroerend goed te maken of markttrends en vastgoedgegevens te analyseren om geautomatiseerde taxatierapporten te genereren.

Waarom voor ons kiezen?

Ervaring

Ons team biedt uitgebreide expertise in het creëren van effectieve prompts om het RAG-model naar het gewenste resultaat te leiden.

Gegevensbeveiliging

Standupcode past robuuste gegevensbeveiligingspraktijken toe om uw gevoelige informatie te beschermen en voldoet aan de regelgeving inzake gegevensprivacy.

Aanpassing

We bieden aanpassingsopties om het Retrieval-Augmented Generation-model aan te passen aan uw specifieke behoeften en gegevensbronnen.

Klantenfeedback

De volgende beoordelingen zijn verzameld op onze website.

4 sterren gebaseerd op 100 beoordelingen

AI-Revolutie in Data Integratie

De implementatie van hun RAG-systeem verhoogde de gegevensnauwkeurigheid met 40%, waardoor reactietijden aanzienlijk verbeterden. Een echte doorbraak!

Beoordeeld door Ruben van der Meer (Klantenservice Manager)

Datagestuurde Beslissingen, Simpel Gemaakt

Hun retrieval-augmented generatiemodel verbeterde onze besluitvorming met 30%, waardoor we strategisch zelfverzekerder keuzes maken.

Beoordeeld door Ilse van der Linden (Data Analist)

Contentcreatie van Wereldklasse

Met hun RAG-oplossingen hebben we onze contentproductie met 50% verhoogd zonder kwaliteit in te leveren.

Beoordeeld door Vincent van Dijk (Contentstrateeg)

Realtime Analyses op Schaal

Realtime inzichten verbeterden onze analytische mogelijkheden met 35%, wat onze besluitvorming versterkte.

Beoordeeld door Fleur de Bruijn (Business Intelligence Manager)

Snelle en Efficiënte Klantenservice

Met hun RAG-systeem hebben we vragen 20% sneller opgelost, wat klanten tevreden houdt.

Beoordeeld door Bart van Hees (Support Engineer)

Zoeken Simpel en Snel Gemaakt

Hun RAG-oplossing verhoogde onze zoeknauwkeurigheid met 30%, wat resulteerde in snellere informatie voor klanten.

Beoordeeld door Lotte Meijer (Hoofd Zoekmachineoptimalisatie)

Prognoses die Ertoe Doen

Hun RAG-systeem verbeterde onze prognoses met 25%, waardoor onze strategieën effectiever werden.

Beoordeeld door Martijn de Boer (Strategisch Planner)

Innovatie in Data-integratie

Naadloze integratie met ons platform verbeterde de efficiëntie van data-ophalen met 30%.

Beoordeeld door Aurora Jansen (IT-systeemanalist)

Documentbeheer zonder Grenzen

Met een verkorting van de verwerkingstijd met 35% is onze productiviteit enorm gestegen.

Beoordeeld door Koen Peters (Hoofd Documentbeheer)

AI die Werkt

Hun RAG-oplossing gaf ons bruikbare inzichten, wat onze operationele efficiëntie met 40% verhoogde.

Beoordeeld door Iris de Jong (Operationeel Manager)

Heb je Vragen? Vind Antwoorden Hier!

Onze Meest Gestelde Vragen

Retrieval-Augmented Generation (RAG) is een hybride AI-model dat data retrieval en generatieve mogelijkheden combineert. Het zoekt in realtime relevante informatie uit externe databronnen en gebruikt die om accurate en contextueel relevante antwoorden te genereren. Deze aanpak verbetert de kwaliteit en precisie van AI-uitvoer, waardoor het ideaal is voor toepassingen die actuele en specifieke informatie vereisen.

Traditionele AI-modellen steunen enkel op vooraf getrainde kennis. RAG daarentegen haalt realtime data op om zijn generatieve vaardigheden te verbeteren. Dit zorgt voor nauwkeurigere en contextueel relevante resultaten, zelfs bij ingewikkelde vragen of dynamische gegevens.

Stel je voor: je hebt een vraag en binnen een fractie van een seconde krijg je een perfect passend antwoord. Dát is de kracht van RAG. Het zorgt ervoor dat AI-oplossingen niet alleen slim zijn, maar ook relevant en accuraat. Voor jouw bedrijf betekent dit betere gesprekken met klanten, snellere besluitvorming en persoonlijke ervaringen die echt aanspreken. Denk aan directe klantenservice, pakkende contentcreatie en datagestuurde analyses die je inzicht geven om te excelleren. RAG is de sleutel tot succes in de wereld van real-time informatie.

Stel je voor: de financiële wereld, de zorg, de bruisende online markt en het onderwijs, allemaal profiterend van RAG. Het stelt hen in staat om gedetailleerde en accurate antwoorden te geven, complexe processen te automatiseren en de kwaliteit van inzichten te verbeteren voor weloverwogen, datagedreven beslissingen.