RAG-architectuur: Technische gids voor Retrieval-Augmented Generation

Retrieval-Augmented Generation (RAG) is een revolutionaire architectuur die de nauwkeurigheids- en actualiteitsproblemen van grote taalmodellen (LLM’s) oplost. In dit artikel bespreken we de technische details, implementatiestrategieën en enterprise-toepassingen van de RAG-architectuur.

Wat is RAG en waarom is het belangrijk?

RAG-architectuur is een hybride benadering die de parametrische kennis van LLM’s verrijkt met externe kennisbronnen. Terwijl traditionele LLM’s afhankelijk zijn van trainingsdata, bieden RAG-systemen realtime toegang tot informatie.

Kerncomponenten van RAG

1. Retriever: Vindt de meest relevante documenten met behulp van vectorovereenkomst
2. Generator: Genereert antwoorden op basis van de opgehaalde context
3. Vector Store: Slaat embeddingvectoren op en voert zoekopdrachten uit

Technische architectuurdetails

Embedding-pijplijn

Document → Chunking → Embedding Model → Vector Database

Chunking-strategieën:

• Chunking met vaste grootte: Vast aantal tekens/tokens
• Semantische chunking: Opsplitsen op basis van semantische samenhang
• Recursieve chunking: Behoud van hiërarchische structuur

Vergelijking van embeddingmodellen

Selectie van een vectordatabase

Populaire opties:

• Pinecone: Managed service, eenvoudige schaalbaarheid
• Weaviate: Open source, hybride zoekmogelijkheden
• Qdrant: Hoge prestaties, filtering
• ChromaDB: Lichtgewicht, ideaal voor prototyping

Retrieval-strategieën

1. Dense Retrieval

Berekening van vectorovereenkomst met behulp van semantische embeddings:

1# Retrieval with cosine similarity
2similarity = dot(query_embedding, doc_embedding) / 
3            (norm(query_embedding) * norm(doc_embedding))

2. Sparse Retrieval (BM25)

Klassiek zoekalgoritme gebaseerd op woordfrequentie.

3. Hybrid Retrieval

Combinatie van dense en sparse methoden:

final_score = α × dense_score + (1-α) × sparse_score

Reranking en sortering

Reranker-modellen worden gebruikt om de initiële retrievalresultaten te verbeteren:

• Cross-encoder rerankers: Hoge nauwkeurigheid, traag
• ColBERT: Snel, token-level interactie
• Cohere Rerank: API-gebaseerd, eenvoudige integratie

Optimalisatie van de contextwindow

Bepalen van chunkgrootte

• Kleine chunk (256-512 tokens): Specifiekere informatie, meer fragmenten
• Grote chunk (1024-2048 tokens): Meer context, mogelijk ruis

Contextcompressie

Tokens besparen door grote contexten te comprimeren:

Original Context → Summarization → Compressed Context → LLM

Enterprise RAG-implementatie

Architectuurvoorbeeld

1┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
2│    User     │────▶│   API GW    │────▶│  RAG Service│
3└─────────────┘     └─────────────┘     └──────┬──────┘
4                                                │
5                    ┌─────────────┐     ┌──────▼──────┐
6                    │   LLM API   │◀────│  Retriever  │
7                    └─────────────┘     └──────┬──────┘
8                                                │
9                                        ┌──────▼──────┐
10                                        │ Vector DB   │
11                                        └─────────────┘

Beveiligingsoverwegingen

1. Data-isolatie: Namespace-scheiding per tenant
2. Toegangscontrole: Autorisatie op documentniveau
3. Audit logging: Vastleggen van alle queries en antwoorden

Prestatiemetrics

Retrieval-metrics

• Recall@K: Aandeel relevante documenten in K resultaten
• Precision@K: Nauwkeurigheid van relevante documenten
• MRR (Mean Reciprocal Rank): Rang van het eerste correcte resultaat

End-to-end metrics

• Faithfulness: Mate waarin het antwoord trouw is aan de bronnen
• Relevance: Relevantie van het antwoord ten opzichte van de vraag
• Latency: Totale responstijd

Veelvoorkomende Problemen en Oplossingen

1. Lage Retrievalkwaliteit

Oplossing: Embeddingmodel wijzigen, hybride retrieval, reranking

2. Hallucinatie

Oplossing: Striktere prompts, vereiste citaties

3. Hoge Latentie

Oplossing: Caching, asynchrone retrieval, vermindering van het aantal chunks

Conclusie

RAG-architectuur is een cruciaal onderdeel dat de betrouwbaarheid van LLM’s verhoogt in enterprise-AI-toepassingen. De juiste keuze van embeddingmodel, vectordatabank en retrievalstrategie vormt de basis van een succesvolle RAG-implementatie.

Als Veni AI bieden wij onze enterpriseklanten op maat gemaakte RAG-oplossingen. Neem contact met ons op voor uw behoeften.