RAG kombinerer det beste fra to verdener – evnen til å søke opp relevant informasjon fra en kunnskapsbase og AI-ens evne til å generere naturlige, forståelige svar. Du får dermed mer nøyaktige og faktabaserte svar enn tradisjonell AI alene kan gi.
Hvordan fungerer Retrieval-Augmented Generation?
RAG løser en viktig utfordring med tradisjonelle AI-systemer: de kan gi flotte svar, men er begrenset av informasjonen de ble trent på, og kan av og til lage plausible men feilaktige påstander. RAG-systemer jobber i to steg. Først søker de gjennom en kunnskapsbase – det kan være bedriftens egne dokumenter, produktkataloger, FAQ-er eller andre informasjonskilder – for å finne relevant informasjon til spørsmålet. Deretter bruker AI-en denne spesifikke informasjonen som grunnlag for å generere svaret, i stedet for å stole utelukkende på generell kunnskap fra treningen. Dette gjør at AI-en kan gi nøyaktige svar om bedriftsspesifikk informasjon, aktuelle priser, spesifikasjoner eller prosedyrer, samtidig som svaret formidles på en naturlig og forståelig måte.
Hvordan kan RAG forbedre kundeopplevelsen din?
Med RAG kan du bygge chatboter og kundeservice-verktøy som gir korrekte svar om dine produkter og tjenester, i stedet for generelle eller feilaktige svar. Dette er spesielt nyttig for bedrifter med omfattende produktkataloger, komplekse tjenester eller spesialisert kunnskap som ikke finnes i generelle AI-systemer. Du kan integrere RAG med eksisterende kunnskapsbaser i HubSpot eller andre systemer, slik at AI-en alltid har tilgang til oppdatert informasjon. Kundene får dermed raske, nøyaktige svar hele døgnet, mens teamet ditt slipper å svare på de samme grunnleggende spørsmålene om og om igjen. For å komme i gang, identifiser de vanligste kundespørsmålene du mottar, og sørg for at denne informasjonen er tilgjengelig i en strukturert form som RAG-systemet kan søke i. Test gjerne ved å stille systemet noen av dine mest komplekse produktspørsmål og se om svarene er både nøyaktige og nyttige.
Eksempel:
Tenk deg en norsk bank som implementerer en RAG-basert chatbot på nettsiden sin. Når kunder spør "Hvor mye kan jeg låne til bolig?", søker systemet gjennom bankens aktuelle lånevilkår og rentesatser, og gir et personlig svar basert på gjeldende retningslinjer. I stedet for generiske svar får kunden nøyaktig informasjon om bankens spesifikke produkter og vilkår, noe som fører til flere kvalifiserte henvendelser og høyere konvertering.