RAG-arkitektur: Teknisk guide for Retrieval-Augmented Generation
Retrieval-Augmented Generation (RAG) er en revolusjonerende arkitektur som løser nøyaktighets- og aktualitetsproblemene til store språkmodeller (LLMs). I denne artikkelen ser vi på de tekniske detaljene, implementeringsstrategiene og bedriftsapplikasjonene til RAG-arkitektur.
Hva er RAG og hvorfor er det viktig?
RAG-arkitektur er en hybrid tilnærming som beriker den parametriske kunnskapen til LLMs med eksterne kunnskapskilder. Mens tradisjonelle LLMs er avhengige av treningsdata, gir RAG-systemer tilgang til sanntidsinformasjon.
Kjernekomponenter i RAG
- Retriever: Finner de mest relevante dokumentene ved hjelp av vektorsimilaritet
- Generator: Genererer svar ved hjelp av den hentede konteksten
- Vector Store: Lagrer embedding-vektorer og utfører søk
Tekniske arkitekturdetaljer
Embedding-pipeline
Document → Chunking → Embedding Model → Vector Database
Chunking-strategier:
- Chunking med fast størrelse: Fast antall tegn/tokens
- Semantisk chunking: Deling basert på semantisk sammenheng
- Rekursiv chunking: Bevarer hierarkisk struktur
Sammenligning av embedding-modeller
| Modell | Dimensjon | Ytelse | Turkish Support |
|---|---|---|---|
| text-embedding-3-large | 3072 | Høy | God |
| Cohere Embed v3 | 1024 | Høy | Medium |
| BGE-M3 | 1024 | Medium | Svært god |
Valg av Vector Database
Populære alternativer:
- Pinecone: Administrert tjeneste, enkel skalering
- Weaviate: Open source, hybrid-søk
- Qdrant: Høy ytelse, filtrering
- ChromaDB: Lettvekts, ideell for prototyping
Hentingsstrategier
1. Dense Retrieval
Beregning av vektorsimilaritet ved bruk av semantiske embeddings:
1# Retrieval with cosine similarity 2similarity = dot(query_embedding, doc_embedding) / 3 (norm(query_embedding) * norm(doc_embedding))
2. Sparse Retrieval (BM25)
Klassisk søkealgoritme basert på ordhyppighet.
3. Hybrid Retrieval
Kombinasjon av dense og sparse metoder:
final_score = α × dense_score + (1-α) × sparse_score
Reranking og sortering
Reranker-modeller brukes for å forbedre de første hente-resultatene:
- Cross-encoder rerankers: Høy nøyaktighet, treg
- ColBERT: Rask, token-nivå interaksjon
- Cohere Rerank: API-basert, enkel integrasjon
Optimalisering av context window
Bestemmelse av chunk-størrelse
- Liten chunk (256-512 tokens): Mer spesifikk informasjon, flere deler
- Stor chunk (1024-2048 tokens): Mer kontekst, potensiell støy
Kontekstkomprimering
Token-besparelser ved komprimering av store kontekster:
Original Context → Summarization → Compressed Context → LLM
Bedriftsimplementering av RAG
Arkitektureksempel
1┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ 2│ User │────▶│ API GW │────▶│ RAG Service│ 3└─────────────┘ └─────────────┘ └──────┬──────┘ 4 │ 5 ┌─────────────┐ ┌──────▼──────┐ 6 │ LLM API │◀────│ Retriever │ 7 └─────────────┘ └──────┬──────┘ 8 │ 9 ┌──────▼──────┐ 10 │ Vector DB │ 11 └─────────────┘
Sikkerhetshensyn
- Dataseparasjon: Leietakerbasert namespace-separasjon
- Tilgangskontroll: Autorisasjon på dokumentnivå
- Audit logging: Registrering av alle forespørsler og svar
Ytelsesmålinger
Retrieval-målinger
- Recall@K: Andel relevante dokumenter i K resultater
- Precision@K: Nøyaktighet av relevante dokumenter
- MRR (Mean Reciprocal Rank): Rangering av første korrekte resultat
Ende-til-ende-målinger
- Faithfulness: Hvor tro svaret er mot kildene
- Relevance: Hvor relevant svaret er for spørsmålet
- Latency: Total svartid
Vanlige problemer og løsninger
1. Lav gjenfinningkvalitet
Løsning: Endring av embedding-modell, hybrid gjenfinning, reranking
2. Hallusinasjon
Løsning: Mer restriktive promter, krav om sitering
3. Høy latens
Løsning: Caching, asynkron gjenfinning, redusere antall chunks
Konklusjon
RAG-arkitektur er en kritisk komponent som øker påliteligheten til LLM-er i enterprise AI‑applikasjoner. Det riktige valget av embedding-modell, vektordatabase og gjenfinningsstrategi danner grunnlaget for en vellykket RAG-implementering.
Som Veni AI tilbyr vi skreddersydde RAG‑løsninger til våre bedriftskunder. Kontakt oss for dine behov.