RAG
Retrieval Augmented Generation
Simpele Uitleg
RAG is de techniek waarmee je AI toegang geeft tot jouw eigen documenten en data. In plaats van dat ChatGPT alleen maar "gokt" op basis van wat het geleerd heeft, kan het met RAG eerst jouw bedrijfsdocumenten doorzoeken en dan antwoorden met échte informatie uit jouw bestanden. Het is als een super-slimme medewerker die instant alle bedrijfsdocumenten kan raadplegen voordat hij antwoordt.
Technische Definitie
RAG (Retrieval Augmented Generation) is een architectuurpatroon waarbij een taalmodel (LLM) gecombineerd wordt met een zoeksysteem over je eigen data. Het proces: (1) Je documenten worden opgeknipt in stukken en omgezet naar "embeddings" (numerieke representaties van betekenis), (2) Deze embeddings worden opgeslagen in een vector database, (3) Wanneer iemand een vraag stelt, wordt die vraag ook omgezet naar een embedding, (4) Het systeem zoekt de meest relevante documentstukken via similarity search (welke stukken lijken het meest op de vraag?), (5) Die relevante stukken worden toegevoegd aan de prompt naar het LLM, (6) Het LLM genereert een antwoord gebaseerd op de échte informatie uit jouw documenten. Het elimineer "hallucination" (verzinnen van info) omdat de AI antwoordt met jouw documenten als bron.
Waarom Dit Belangrijk Is
Het grootste probleem van ChatGPT en andere AI: ze weten NIETS over jouw bedrijf. Ze kunnen geen vragen beantwoorden over jouw producten, klanten, procedures, of interne documentatie. RAG lost dit op zonder dat je een compleet nieuw AI model moet trainen (wat €100.000+ kost). Praktische voorbeelden: (1) Support chatbot die vragen beantwoordt met info uit 500 handleidingen, (2) Sales AI die productspecificaties instant kan opzoeken, (3) HR chatbot die werknemers helpt met bedrijfsbeleid. Voor bedrijven is RAG hét verschil tussen "ChatGPT is leuk" en "AI bespaart ons 40% tijd in customer support". Het is de meest praktische AI implementatie die je kunt doen.
Hoe Het Werkt
Stel: je hebt 1000 PDFs met productinformatie en je wilt een chatbot die daar vragen over kan beantwoorden. Zonder RAG: Klant: "Wat kost product X?" ChatGPT: "Sorry, ik heb geen toegang tot actuele prijsinformatie" → nutteloos Met RAG: 1. SETUP FASE (één keer): - Upload je 1000 PDFs naar het RAG systeem - Het systeem knipt elke PDF op in stukken van ~300 woorden - Elk stuk wordt omgezet naar een "embedding" (een lijst getallen die de betekenis vastlegt) - Alle embeddings worden opgeslagen in een database 2. VRAAG FASE (elke keer dat iemand iets vraagt): - Klant vraagt: "Wat kost product X?" - Systeem maakt embedding van de vraag - Zoekt de 5 meest vergelijkbare stukken uit je PDFs - Geeft ChatGPT de vraag + die 5 relevante stukken - ChatGPT: "Product X kost €499. Bron: productcatalogus pagina 37" → super nuttig! Het mooie: als je een PDF update, upload je hem gewoon opnieuw en de chatbot heeft instant de nieuwe info.
Praktische Toepassingen
Customer Support Automation (60% tickets verdwijnen)
E-commerce bedrijf heeft 500 support artikelen over retouren, verzending, productinfo, etc. Ze bouwen een RAG chatbot. Klanten stellen vragen, chatbot zoekt door alle support artikelen, en geeft accurate antwoorden met links naar relevante paginas. Resultaat: 60% van tickets worden door AI opgelost, support team kan focussen op complexe problemen. Implementatietijd: 2 weken.
Sales Productkennis Assistant (sales reps 3x sneller)
B2B bedrijf met 1000+ producten en technische specs. Sales reps moesten handmatig zoeken in PDFs tijdens sales calls. Nu: RAG systeem met alle productinfo. Sales rep vraagt "Welke producten zijn geschikt voor temperatuur >100°C en hebben CE certificering?" → instant lijst met specs. Sales cycle versnelt van 3 weken naar 1 week.
Interne HR & Policy Bot (werknemers besparen 5 uur/maand)
Multinational met 200+ HR documenten, arbeidsvoorwaarden, verzekeringen, procedures. Werknemers kunnen nu vragen: "Hoe vraag ik ouderschapsverlof aan?", "Wat is de vergoeding voor thuiswerken?", "Mag ik parttime werken?". Chatbot geeft instant antwoord met referentie naar officiële documenten. HR team krijgt 80% minder repetitieve vragen.
Legal Document Search (advocaten vinden info 10x sneller)
Advocatenkantoor met 10.000+ rechtszaken, contracten, jurisprudentie. Advocaten kunnen natuurlijke taal gebruiken: "Geef me alle zaken over huurovereenkomst ontbinding wegens wanbetaling sinds 2020". RAG systeem vindt relevante documenten. Wat eerst 4 uur zoeken was, duurt nu 5 minuten.
Voorbeelden
Real Example: Nederlandse Webshop RAG
Online electronics webshop met 10.000 producten. Klanten vragen vaak: "Welke laptop is beste voor video editing onder €1500?" of "Welke headphones zijn noise-cancelling en geschikt voor sporten?". Implementatie: 1. Upload product database (specs, reviews, categorieën) naar RAG systeem 2. Chatbot widget op website 3. Klant stelt vraag → RAG zoekt relevante producten → chatbot geeft aanbevelingen met specs en direct buy links Resultaat: - Conversie +23% (mensen vinden sneller juiste product) - Support tickets -40% (product vragen worden door chatbot beantwoord) - €3000 investment, ROI binnen 2 maanden
Real Example: RAG Failure Scenario
Bedrijf upload 500 technische PDFs naar RAG systeem en verwacht instant perfecte chatbot. Wat er mis ging: 1. PDFs hadden tabellen met cijfers → RAG snapte tabellen niet goed 2. Veel acroniemen zonder uitleg → chatbot gaf verwarrende antwoorden 3. Geen filtering op "nieuwste versie" → chatbot gaf soms oude, incorrecte info Lessen: - Preprocess je data: converteer tabellen naar tekst, voeg acroniem uitleg toe - Voeg metadata toe (datum, versie, categorie) voor betere filtering - Test intensief met échte vragen voordat je het live zet - RAG is niet "plug and play", het vraagt data cleaning en tuning
Veelgemaakte Fouten
Fout:
Denken dat je gewoon PDFs kunt uploaden en het werkt perfect
Realiteit:
RAG werkt het beste met schone, goed gestructureerde tekst. PDFs met tabellen, afbeeldingen, of rare formatting vragen preprocessing. Investeer tijd in data cleaning vooraf → betere resultaten.
Fout:
Te grote stukken tekst per chunk (bv 2000 woorden)
Realiteit:
Als chunks te groot zijn, bevat elke chunk irrelevante info. Optimal: 200-400 woorden per chunk met 20% overlap tussen chunks. Kleinere chunks = preciezere matches.
Fout:
Geen metadata toevoegen (datum, auteur, categorie)
Realiteit:
Metadata helpt filteren voordat je zoekt. Voorbeeld: klant vraagt over product 2024 → filter eerst op "jaar=2024", dan similarity search. Anders krijg je oude, incorrecte info.
Fout:
Te weinig stukken meegeven aan het LLM (bv maar 1-2)
Realiteit:
Geef 3-5 relevante chunks mee. Te weinig = AI mist context. Te veel (>10) = AI raakt verward door alle informatie en antwoorden worden vaag. Sweet spot: 3-5 chunks.
Tools Die Dit Gebruiken
Veelgestelde Vragen
Is RAG moeilijk te implementeren? Moet ik developer zijn?
Er zijn 3 levels: 1. NO-CODE (makkelijk): Tools zoals Dante AI, CustomGPT, of Chatbase. Upload je PDFs, klik, klaar. Perfect voor simpele chatbots. Kost €50-200/maand. 2. LOW-CODE (medium): OpenAI Assistants API of Pinecone starters kit. Vraagt basic programming. Je hebt controle over chunking en filtering. Voor developers: doe je in 1-2 dagen. 3. CUSTOM (moeilijk): Zelf bouwen met LangChain, Pinecone/Weaviate, en OpenAI API. Volledige controle, meest flexibel, maar vraagt senior developer. 2-4 weken werk. Voor 80% van use cases is no-code of low-code genoeg.
Wat kosten RAG systemen?
COSTS breakdown: 1. Vector Database: €20-200/maand (Pinecone free tier voor klein gebruik, Weaviate self-hosted gratis, enterprise €500+) 2. Embeddings: €0.10 per 1M woorden (heel goedkoop) 3. LLM calls: €2 per 1M tokens = €0.002 per vraag Real example: bedrijf met 1000 vragen/dag: - Database: €50/maand - Embeddings: €5/maand (één keer alle docs) - LLM: 1000 * €0.002 * 30 dagen = €60/maand TOTAAL: ~€115/maand Ter vergelijking: 1 support medewerker kost €2500+/maand. Als RAG 40% tickets oppakt → ROI binnen 1 maand.
RAG vs Fine-tuning: wanneer gebruik je wat?
GEBRUIK RAG VOOR: - Facts & knowledge (product specs, company info, procedures) - Data die vaak verandert (prijzen, voorraad, nieuwe producten) - Situaties waar je bronvermelding wilt ("Bron: document X") GEBRUIK FINE-TUNING VOOR: - Specific tone of voice (chatbot moet praten als jouw merk) - Gedragspatronen (customer service etiquette) - Domain-specific language (medisch jargon, legal terminologie) 90% van bedrijven heeft RAG nodig, niet fine-tuning. Fine-tuning kost €500-5000+ per model en je moet opnieuw trainen bij elke update. RAG: update je documents en het werkt instant.
Hoe weet ik of RAG goed werkt? Hoe test je kwaliteit?
TEST STRATEGIE: 1. MAAK TEST SET: Schrijf 50-100 vragen die je chatbot zou moeten kunnen beantwoorden + de juiste antwoorden 2. RUN TESTS: Stel alle vragen aan je RAG systeem 3. MEET METRICS: - Accuracy: % vragen correct beantwoord (target: >85%) - Retrieval precision: Worden relevante docs gevonden? (target: >90%) - Response time: Hoe snel? (target: <3 seconden) - "I don't know" rate: Hoe vaak zegt AI "weet ik niet"? (target: <5% voor docs die je hebt) 4. ITEREER: Als accuracy laag is → verbeter chunking, voeg metadata toe, gebruik betere embeddings model 5. HUMAN EVAL: Laat echte users testen voordat je live gaat. Verzamel feedback eerste 2 weken intensief.
Gerelateerde Termen
Embeddings
Embeddings zijn hoe AI begrijpt dat woorden op elkaar lijken. Het zet tekst om in getallen, waarbij vergelijkbare betekenissen dichtbij elkaar komen. Denk aan GPS coördinaten: "hond" en "puppy" krijgen coördinaten die dicht bij elkaar liggen, "hond" en "auto" liggen ver uit elkaar. Hierdoor kan AI zoeken op betekenis ipv alleen letterlijke woorden. Je zoekt "laptop repareren" en AI vindt ook "notebook herstellen" - want de betekenis is hetzelfde.
Vector Database
Een vector database slaat embeddings op en zoekt snel naar de meest vergelijkbare vectors. Essentieel voor RAG en semantic search op grote datasets.
Semantic Search
Semantic Search zoekt op betekenis in plaats van exacte woorden. "Smartphone reparatie" vindt ook "iPhone fix guide" omdat de betekenis overeenkomt.
LLM
Een LLM (Large Language Model) is een AI systeem dat getraind is op enorme hoeveelheden tekst en daardoor menselijke taal kan begrijpen en genereren. Denk aan ChatGPT, Claude, of Gemini.
MCP
MCP (Model Context Protocol) is een open standaard van Anthropic om AI modellen te verbinden met databases, APIs, en tools. De USB-C van AI integraties.
AI Agent
Een AI Agent is kunstmatige intelligentie die zelfstandig taken uitvoert, zonder dat jij iedere stap hoeft te vertellen. Je geeft een doel ("sorteer mijn inbox en beantwoord urgente emails"), en de agent pakt dit stap-voor-stap aan: emails lezen, belangrijkheid bepalen, antwoorden schrijven, eventueel extra info opzoeken. Het verschil met normale AI? Een chatbot beantwoordt vragen, een agent doet het werk.
Leer RAG in de Praktijk
Wil je RAG echt beheersen? Volg onze hands-on training en leer het in 4 uur.
Bekijk Trainingen