Direct naar inhoud
traze

Kennisbank · R

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG (retrieval-augmented generation) is de techniek waarbij een LLM eerst relevante documenten ophaalt — bijvoorbeeld via een zoekmachine — en die gebruikt om een antwoord te schrijven, in plaats van alleen op zijn trainingsdata te vertrouwen.

Definitie

RAG (retrieval-augmented generation) is een techniek waarbij een taalmodel vóór het genereren van een antwoord eerst relevante documenten ophaalt — uit een zoekindex, database of het live web — en die als context meegeeft aan het model. Het antwoord wordt zo niet alleen uit het geheugen van het model samengesteld, maar uit actuele, controleerbare bronnen die het model bij het antwoord kan citeren.

Vrijwel elke AI-zoekervaring werkt zo. ChatGPT-search, Perplexity, Google AI Overviews, AI Mode en Copilot voeren bij een vraag eerst een of meer zoekopdrachten uit (query fan-out: één vraag wordt opgesplitst in meerdere deelzoekopdrachten), halen de best passende pagina's of passages op, en laten het model daaruit een antwoord schrijven met bronverwijzingen. De pagina's die in die retrieval-stap gekozen worden, zijn de pagina's die geciteerd worden.

Dat heeft directe gevolgen voor hoe je content schrijft. De retrieval werkt meestal op passageniveau: niet de hele pagina, maar losse alinea's of secties worden vergeleken met de vraag, vaak via vector embeddings die betekenis in plaats van letterlijke woorden vergelijken. Een alinea die op zichzelf een vraag beantwoordt, met de entiteit bij naam genoemd, scoort hoger dan een alinea die pas begrijpelijk is in de context van de rest van de pagina.

De tweede stap, generatie, bepaalt welke opgehaalde passages daadwerkelijk in het antwoord terechtkomen. Modellen geven de voorkeur aan bronnen die concreet, consistent met andere bronnen en recent zijn, en die bewijs bevatten (cijfers, voorbeelden, stappen). Tegenstrijdige of vage passages worden weggelaten. Wie in AI-antwoorden wil verschijnen, moet dus zowel de retrieval winnen (vindbaar en relevant) als de selectie (citeerbaar en betrouwbaar).

RAG maakt AI-zichtbaarheid beïnvloedbaar op korte termijn: je hoeft niet te wachten tot een model opnieuw getraind is, want een nieuwe of verbeterde pagina kan de volgende dag al worden opgehaald. Traze schrijft elke pagina met zelfstandig citeerbare passages en een direct antwoord bovenaan, precies de vorm die in de retrieval- en generatiestap van RAG-systemen wordt geselecteerd.

Alle begrippen

FAQ · RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Veelgestelde vragen

Ja. Als ChatGPT het web raadpleegt (ChatGPT search) haalt het eerst pagina's op via een zoekindex en schrijft het daarna een antwoord met bronnen. Zonder search antwoordt het alleen uit zijn trainingskennis, zonder actuele bronnen.

Van begrip naar resultaat

Zie waar je nu staat in Google en AI-antwoorden.

Start met de gratis AI-zichtbaarheid check, of plan een demo en zie hoe Traze dit begrip in de praktijk voor je site toepast.