Veel organisaties experimenteren met AI om kennis sneller toegankelijk te maken en medewerkers te ondersteunen in hun werk. In de praktijk blijkt dat standaard AI-toepassingen vaak onbetrouwbare antwoorden geven. Niet omdat de technologie tekortschiet, maar omdat AI zonder context geen onderscheid kan maken tussen juiste, verouderde of onvolledige informatie. Dit leidt tot hallucinaties: antwoorden die overtuigend klinken, maar feitelijk onjuist zijn.
RAG AI, oftewel Retrieval Augmented Generation, werkt volgens een ander principe dan generieke AI-modellen. In plaats van antwoorden te genereren op basis van algemene trainingsdata, haalt RAG AI eerst relevante informatie op uit, specifieke gecontroleerde bronnen. Pas daarna wordt op basis van die informatie een antwoord geformuleerd. Hierdoor blijft de output direct gekoppeld aan bekende en verifieerbare kennis.
Doordat RAG AI uitsluitend werkt met aangeleverde bronnen, wordt het risico op hallucinaties sterk beperkt. De AI verzint geen antwoorden buiten de beschikbare kennis. Elke reactie is herleidbaar naar concrete documenten, artikelen of kennisitems. Dit maakt RAG AI bijzonder geschikt voor organisaties waar betrouwbaarheid, consistentie en verantwoording cruciaal zijn, zoals overheden en kennisintensieve organisaties.
RAG AI kan nooit betere antwoorden geven dan de kwaliteit van de kennis waarop het is gebaseerd. Wanneer informatie onvolledig, verouderd, tegenstrijdig of slecht gestructureerd is, blijft ook de output van RAG AI beperkt. RAG AI voegt geen nieuwe waarheid toe, maar zoekt, selecteert en verwoordt bestaande kennis. Betrouwbaarheid wordt daarmee niet door AI gecreëerd, maar door de kwaliteit van het onderliggende kennismanagement bepaald.
Daarom begint effectieve RAG AI altijd bij goed ingerichte kennisprocessen. Kennis moet worden gevalideerd, eigenaarschap hebben en logisch gestructureerd zijn voordat deze geschikt is voor gebruik door AI.
Binnen een RAG-architectuur wordt kennis niet als één groot geheel benaderd. Documenten worden opgesplitst in kleinere, betekenisvolle onderdelen, ook wel chunks genoemd. Deze chunks worden verrijkt met context en metadata, zodat RAG AI gericht en efficiënt de juiste informatie kan ophalen. Het resultaat is geen algemeen antwoord, maar een antwoord dat aansluit op de specifieke vraag en situatie van de medewerker.
Bij Qsource wordt AI niet gezien als startpunt, maar als eindlaag. Kennismanagement vormt de stabiele bron waarin informatie wordt vastgelegd, onderhouden en gevalideerd. Vanuit deze gecontroleerde kennislaag wordt RAG AI toegepast om kennis direct toegankelijk en toepasbaar te maken. Deze volgorde is essentieel om grip te houden op inhoud en output.
Organisaties die AI inzetten zonder RAG blijven afhankelijk van handmatige controles, correcties en externe expertise. De output blijft onvoorspelbaar en het vertrouwen in AI neemt af. Met RAG AI ontstaat een schaalbare aanpak waarbij AI meegroeit met de kennis van de organisatie, zonder dat de betrouwbaarheid afneemt. Niet de AI bepaalt het antwoord, maar de kennis van de organisatie zelf.
RAG AI verschuift de controle terug naar de organisatie. In plaats van afhankelijk te zijn van een black-boxmodel, behouden organisaties grip op hun kennis, hun bronnen en hun antwoorden. AI wordt daarmee geen risico, maar een versterker van goed ingerichte kennisprocessen.
RAG AI is geen alternatief voor kennismanagement, maar een logisch vervolg daarop. Zonder gestructureerde en gevalideerde kennis is RAG niet effectief. Met goed kennismanagement wordt RAG AI juist een krachtig instrument om kennis consistent, betrouwbaar en direct toepasbaar te maken. Daarom vormt kennismanagement de basis en is RAG AI de laag die deze kennis daadwerkelijk benut.
Founder Qsource
