What is Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

1 Het Probleem met LLMs

Large Language Models zoals GPT-4 en Claude zijn indrukwekkend, maar hebben fundamentele beperkingen:

Knowledge Cutoff

Training data heeft een einddatum. Het model weet niets van recente gebeurtenissen.

Hallucinaties

LLMs genereren soms overtuigende maar feitelijk onjuiste informatie.

Geen Private Data

Het model kent uw interne documenten, databases of bedrijfskennis niet.

Geen Bronvermelding

Antwoorden zijn niet verifieerbaar — waar komt de informatie vandaan?

2 Wat is RAG?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) is een techniek die een LLM combineert met een externe kennisbron. In plaats van alleen te vertrouwen op wat het model "weet", haalt RAG eerst relevante informatie op en gebruikt die als context voor het antwoord.

In één zin

RAG = Zoeken in je eigen data + Genereren met een LLM. Het model krijgt de juiste context mee om accurate antwoorden te geven.

3 Hoe werkt RAG?

RAG werkt in drie stappen:

1. Query

Gebruiker stelt vraag

2. Retrieve

Zoek relevante documenten

3. Augment

Voeg context toe aan prompt

4. Generate

LLM genereert antwoord

4 RAG Componenten

Document Store

De bron van kennis: PDFs, websites, databases, APIs. Documenten worden opgesplitst in chunks.

Embedding Model

Zet tekst om naar vectors (getallen) die de semantische betekenis representeren.

Vector Database

Slaat embeddings op en maakt snelle similarity search mogelijk. Pinecone, Weaviate, Chroma, pgvector.

LLM

Genereert het uiteindelijke antwoord op basis van de vraag + opgehaalde context.

5 Voordelen van RAG

Up-to-date informatie
Geen knowledge cutoff — update je documenten en de antwoorden veranderen direct.
Minder hallucinaties
Het model baseert antwoorden op feitelijke bronnen, niet op "herinnering".
Bronvermelding
Antwoorden kunnen verwijzen naar specifieke documenten voor verificatie.
Private data toegankelijk
Interne documenten, handleidingen, policies — zonder het model te hertrainen.
Kostenefficiënt
Goedkoper dan fine-tuning en makkelijker te onderhouden.

6 Praktische Use Cases

Customer Support

Chatbot die antwoordt op basis van FAQ, handleidingen en ticket history.

Legal & Compliance

Zoeken in contracten, policies en regelgeving met natuurlijke taal.

Developer Documentation

Code-assistenten die interne codebases en documentatie kennen.

Enterprise Search

Semantisch zoeken over Confluence, SharePoint, Notion, etc.

7 Best Practices

Tips voor een goede RAG implementatie

Chunk size: Experimenteer met 256-1024 tokens. Te groot = ruis, te klein = context verlies.
Overlap: Gebruik 10-20% overlap tussen chunks voor context continuïteit.
Hybrid search: Combineer vector search met keyword search voor betere results.
Reranking: Gebruik een reranker om de beste chunks te selecteren na initial retrieval.
Metadata: Voeg metadata toe aan chunks (bron, datum, auteur) voor filtering en citatie.