RAG (Retrieval Augmented Generation)

Wat is RAG (Retrieval Augmented Generation) precies?

Wie regelmatig met AI werkt, merkt al snel dat generatieve modellen zoals ChatGPT indrukwekkend zijn, maar ook hun beperkingen hebben. Ze kunnen fouten maken, bronnen verzinnen of verouderde informatie geven. Recentelijk leidde dit tot problemen.

Bijvoorbeeld, in maart 2025 diende een Noorse man een klacht in tegen OpenAI nadat ChatGPT onterecht beweerde dat hij zijn twee kinderen had vermoord. Daarnaast heeft de European Consumer Organisation opgeroepen tot onderzoek naar de mogelijke schade aan personen van dergelijke 'hallucinaties' door AI-chatbots.

Retrieval Augmented Generation (RAG) uitgelegd

Bij Retrieval Augmented Generation (RAG) wordt het antwoord van de AI-chatbot niet uit het eigen geheugen gehaald, in plaats daarvan zoekt het eerst in jouw documenten, databases of bronnen en verwerkt díe input in het antwoord.

Zo blijft de output feitelijk, actueel en, het aller belangrijkst, te herleiden naar een bron. RAG is precies wat bedrijven nodig hebben als AI niet alleen een simpele tool, maar ook echt een betrouwbare toevoeging moet zijn.

Retrieval Augmented Generation infographic

Waarom kiezen bedrijven voor RAG?

Met deze uitleg is het goed te begrijpen dat steeds meer bedrijven overstappen, of van plan zijn over te stappen, op RAG omdat het hen controle teruggeeft. Je haalt niet zomaar ‘een AI’ binnen die op onbekende bronnen is getraind, maar je combineert de kracht van AI met je eigen data.

Zo vermindert Retrieval Augmented Generation risico's op fouten, geeft het traceerbare input, en zorgt het ervoor dat gebruikers efficiënter kunnen werken.

Concreet: zo wordt RAG in bedrijven ingezet

Juist in situaties waar het draait om feiten, snelheid en betrouwbaarheid, komt RAG tot zijn recht. Deze voorbeelden uit de praktijk laten zien hoe bedrijven RAG vandaag al praktisch inzetten om grote hoeveelheden bedrijfsgegevens slim te doorzoeken.

1. Technische helpdesks en serviceafdelingen

Stel je een servicemedewerker voor die een vraag krijgt over een complexe machine of proces. In plaats van jarenlange training te doorlopen om alle kennis eigen te maken, of op het moment zelf handleidingen door te spitten, stelt hij in menselijke verwoording een vraag aan het systeem.
RAG zoekt direct in de beschikbaar gemaakte bronnen en de monteur ontvangt in no time een helder antwoord, inclusief een link naar de exacte passage in de manual.

2. Interne kennisdeling

Afdelingen zoals HR, IT en legal worden vaak overspoeld met vragen over arbeidsvoorwaarden, wetgeving of interne processen. Medewerkers verliezen tijd met zoeken of stellen dezelfde vragen aan HR.
Met RAG verandert dit: het doorzoekt realtime de interne documentatie, kennisbank en actuele beleidsstukken en geeft een direct antwoord.

3. Juridische en financiële processen

RAG kan ingezet worden om jurisprudentie, interne beleidsstukken om rapportages en analyses te doorzoeken en bij het beantwoorden van complexe vragen. Dit scheelt teams uren werk in het doorzoeken van bronnen voor er een onderbouwd antwoord wordt gegeven.

Zeker weten waar je data staat met on-premises RAG hosting

Cloudoplossingen zijn snel en flexibel, maar voor veel organisaties niet wenselijk. In meerdere sectoren is de omgang met data streng gereguleerd, en er komen elk jaar nieuwe regulaties bij. Juist daarom ligt de slimme keuze voor bedrijven in RAG-oplossingen die on-premises draaien, op eigen servers binnen het eigen netwerk.

Niet alleen verlaat de data het bedrijf dan niet en wordt het nergens anders opgeslagen, waardoor RAG voldoet aan privacy regelgeving. Het maakt ook integraties met eigen systemen mogelijk waardoor bedrijven nog sneller met hun eigen data kunnen werken.

Tot slot: RAG maakt AI praktisch én veilig inzetbaar

AI is krachtig, maar alleen als je het in goede banen leidt. Met Retrieval Augmented Generation (RAG) halen bedrijven het beste uit AI zonder de risico's die algemene online tools met zich meebrengen.

Voor wie écht professioneel met AI aan de slag wil, en niet achter wil komen te lopen in de toekomstslag die bedrijven maken, is het gebruik van RAG om snel en efficiënt eigen data te doorzoeken de meest de logische keuze.