Connect with us

Thought leaders

Hoe een Betrouwbaar RAG te Bouwen: Een Diepe Duik in 7 Puntende Falen en Evaluatiekaders

mm
Published

Retrieval-Augmented Generation (RAG) is cruciaal voor moderne AI-architectuur, waar het dient als een essentieel kader voor het bouwen van contextueel bewuste agenten.

Maar het verplaatsen van een basisprototype naar een productieklare systeem houdt in dat significante hindernissen in gegevensopslag, contextconsolidatie en antwoordsynthese moeten worden overwonnen.

Dit artikel biedt een diepe duik in zeven typische RAG-foutpunten en de evaluatiemetrics met praktische codevoorbeelden.

De Anatomie van RAG-Breuk – 7 Foutpunten (FP’s)

Volgens onderzoekers Barnett et al., Retrieval Augmented Generation (RAG) systemen ondervinden zeven specifieke Foutpunten (FP’s) in de gehele pijplijn.

Related Topics:
mm

Kuriko IWAI is Senior ML Engineer bij Kernel Labs, een onderzoeks- en ingenieurshub gespecialiseerd in het omzetten van ML-onderzoeken naar geautomatiseerde, productieklare pipelines.

Ze specialiseert zich in het bouwen van ML-systemen, met de focus op Generative AI-architectuur, ML Lineage en Advanced NLP.
Met uitgebreide ervaring in producteigendom in heel Zuidoost-Azië, blinkt Kuriko uit in het afstemmen van technisch experimenteerwerk op bedrijfswaarde.

Ze werkt momenteel met een team bij Indeed aan het bouwen van automatiseringspipelines.