Mitä on RAG (retrieval-augmented generation)?
RAG eli retrieval-augmented generation on AI-lähestymistapa, jossa malli ensin hakee lähdetekstistä olennaiset kohdat ja vasta sitten tuottaa niihin nojaavan vastauksen.
Tavallinen suuri kielimalli nojaa koulutuksen aikana vakiintuneeseen tietoon ja on altis hallusinaatiolle. RAG ratkaisee tämän hakuvaiheella: kun kysymys saapuu, järjestelmä etsii korpuksesta (kirja, PDF, tietokanta) sopivimmat kohdat, antaa ne mallille kontekstina ja pyytää vasta sitten vastausta.
Lopputulos: vastaus osoittaa tiettyjä kohtia ja pysyy ankkuroituna lähteeseen mallin koulutusdatan sijaan. Siksi RAG on muodostunut standardiksi ”keskustele asiakirjasi kanssa” -toiminnoissa, tukikeskuksen päälle rakennetuissa tukiboteissa ja AI-hakukoneissa, joiden täytyy mainita lähteensä.
RAG-järjestelmän laatu riippuu kolmesta asiasta: miten lähde pilkotaan paloihin (kappale, osio, lause), miten palat esitetään vektoreina samankaltaisuushakua varten ja miten mallia on opetettu käyttämään haettua kontekstia. Heikkous yhdessäkin näistä tuottaa vastauksia, jotka näyttävät ulospäin perustelluilta mutta ovat sisällöllisesti vääriä.
Summio käyttää RAG:ia liittääkseen jokaisen tiivistelmän tai chat-vastauksen väitteen tiettyyn kohtaan kirjassa, videolitteroinnissa, artikkelissa tai PDF:ssä. Jos moottori ei voi viitata kohtaan, väitettä ei tulosteta. Lähdetarkkuuspolitiikka tekee Summiosta vakavan lukijan luottamuksen arvoisen.
Lue lisää Summiosta →Usein kysytyt kysymykset
Mikä on RAG:n ja fine-tuningin ero?
Fine-tuning ”leipoo” uuden tiedon mallin painoihin — hidasta, kallista ja päivittyy vain uudella koulutuksella. RAG jättää mallin ennalleen ja muuttaa haettua kontekstia jokaisella kyselyllä: tiedon päivittäminen tarkoittaa asiakirjojen uudelleenindeksointia, ei uudelleenkoulutusta.
Poistaako RAG hallusinaatiot kokonaan?
Vähentää selvästi mutta ei poista täysin. Malli voi lukea haetun kohdan väärin, ohittaa sen tai rakentaa virheellisen synteesin oikeista kohdista. Pakollisten sitaattien politiikka (ei kohtaa — ei vastausta) sulkee suurimman osan jäljelle jäävästä aukosta.
Missä RAG:ia käytetään?
AI-hakukoneissa (Perplexity, ChatGPT Search, verkkokäyttöinen Claude), sisäisten asiakirjojen kanssa keskustelussa, tukikeskuksen päälle rakennetuissa tukiboteissa ja lukusovelluksissa kuten Summio. Kaikkialla, missä vastauksen on oltava ankkuroitu tiettyyn lähteeseen.