RAG (Retrieval-Augmented Generation) er en avansert teknologi som kombinerer store språkmodeller med eksterne kunnskapsbasers for å gi mer nøyaktige svar. Den ble utviklet i 2020 av forskere fra Meta AI, University College London og New York University, og har siden blitt en kritisk del av moderne AI-arkitekturer.
Hva er RAG?
RAG er en arkitektur for kunstig intelligens som løser to hovedutfordringer med tradisjonelle store språkmodeller (LLM): kunnskapsavslutningsdatoer og hallucinasjoner. I stedet for å bare stole på treningsdata, henter RAG relevante informasjonskilder i sanntid fra eksterne kilder, som dokumenter eller databaseer. Dette gir mer nøyaktige og oppdaterte svar, spesielt i domener som juridisk, helsevesen og teknisk support.
Hvordan fungerer RAG?
RAG fungerer i fire trinn:
- Ingestion: Data fra eksterne kilder lastes inn i en vektor-database. Dokumenter deles opp i mindre deler (256-512 token), og konverteres til vektorer ved hjelp av modeller som OpenAIs text-embedding-3-large eller Coheres multilingual-2024-03.
- Retrieval: Når et spørsmål stilles, søker systemet i vektor-databasen etter de mest relevante informasjonsblokkene. Hybrid søk (kombinasjon av dense og sparse indekser) gir 87,4% nøyaktighet ifølge MITs 2025-studie.
- Augmentation: Den hentede informasjonen legges til spørsmålet for å lage et rikere prompt. Anthropics forskning viste at når kontekst legges i den første 20% av prompten, reduseres faktiske feil med 42%.
- Generation: Store språkmodellen genererer svaret basert på den forbedrede informasjonen. Stanford's 2025-evaluering viser at RAG-systemer oppnår 78,6% nøyaktighet på domenespesifikke spørsmål, sammenlignet med 53,1% for standard LLMs.
RAG vs. finetuning: En sammenligning
| Aspekt | RAG | Finetuning |
|---|---|---|
| Kostnad for oppdateringer | Nærmest null | $18.500 per iterasjon (7B parameter modell) |
| Tid for oppdatering | Minutter (ved å oppdatere vektor-databasen) | Timer til dager (må trene modellen på nytt) |
| Nøyaktighet på domenespesifikke spørsmål | 78,6% | 53,1% |
| Reduksjon av hallucinasjoner | Opptil 83% | Avgrenset effekt |
Praktiske anvendelser av RAG
RAG har vist seg spesielt nyttig i domener med høy informasjonskrav. Lexion, et juridisk selskap, bruker RAG for kontraktanalyse og oppnår 89,7% nøyaktighet. På GitLab har RAG-systemet løst 73,4% av tier-1 support-spørsmål uten menneskelig innsats. I helsevesenet har IBM vist at RAG kan holde 92,3% nøyaktighet på medisinske spørsmål med daglige oppdateringer, mens finetunede modeller måtte retraines ukevis og oppnådde bare 76,8% nøyaktighet.
Utfordringer med RAG
Ikke alle RAG-implementeringer fungerer like godt. Ifølge MITs Anna Rogers er bare 22% av enterprise RAG-implementeringer over naivt nøkkelordsøk, noe som skaper en farlig illusjon av kompetanse. Vanlige utfordringer inkluderer:
- Kontekstvindusbegrensninger: For lange dokumenter kan overskyte vektoren. Teknikker som kontekstkomprimering reduserer inputlengde med 47% mens 92% av informasjonen bevares.
- Uaktuelt eller irrelevans i hentet data: 37% av negative brukeropplevelser på Reddit handler om uaktuelt søk. Hybrid søk og Cohere-reranking kan forbedre dette med 31%.
- Økt latens: RAG legger til 427ms per forespørsel ifølge AWSs 2025-benchmark. Dette kan være problematisk for ekte-tidssystemer.
Fremtidens RAG
Utviklingen av RAG fortsetter raskt. Meta AI presenterte "Recursive RAG" i desember 2025, som tillater flere hentingssøk for komplekse spørsmål og øker nøyaktighet med 37%. Google's "Gemini RAG" fra januar 2026 legger til multimodal henting, som kan håndtere bilder og videoer. I mars 2026 vil Linux Foundation lansere RAG-Eval 1.0, en standardisert evalueringssuite for RAG-systemer. Ifølge Gartner vil markedet for RAG nå $12,3 milliarder i 2028, selv om implementeringskompleksitet forbli en barrier for bredere adopsjon.
Hva er forskjellen mellom RAG og finetuning?
RAG oppdaterer kunnskap gjennom eksterne kilder uten å trenere modellen på nytt, mens finetuning krever full retraining av modellen. RAG er mye billigere og raskere (kostnad nær null vs $18.500 per iterasjon), men finetuning kan være bedre for spesifikke oppgaver som kreative oppgaver. RAG er ideelt for dynamiske kunnskapsbasers, mens finetuning er best for stabile, spesialiserte oppgaver.
Kan RAG redusere hallucinasjoner i AI-svar?
Ja, RAG reduserer hallucinasjoner med opptil 83% ifølge NVIDIA's 2026-forskning. Ved å hente faktisk data fra pålitelige kilder i stedet for å stole på treningsdata, sikrer systemet at svarene er basert på oppdatert og korrekt informasjon. Dette er spesielt viktig i kritiske domener som helse og juridisk.
Hva er Agentic RAG?
Agentic RAG er den tredje generasjonen av RAG-teknologi, utviklet fra 2024. I motsetning til tidligere versjoner som bare henter informasjon basert på en enkel søkemekanisme, lar Agentic RAG store språkmodellen selv bestemme hvilke datakilder som skal brukes, når de skal hentes og hvordan resultatene skal kombineres. Dette gir mye høyere nøyaktighet på komplekse spørsmål, som vist av LangChain's Agent RAG 2.0 som øker nøyaktighet med 41%.
Hvorfor er vektor-databaser viktige for RAG?
Vektor-databaser lagrer informasjon som numeriske vektorer som kan søkes raskt basert på semantisk likhet. Dette er kritisk for RAG fordi den trenger å finne de mest relevante informasjonsblokkene til et spørsmål. Pinecone, som har 4,2 millioner aktive implementeringer i 2025, og Weaviate med 1,8 millioner implementeringer, er to av de mest brukte vektor-databasene for RAG-systemer. Uten disse vil søket bli uakseptabelt tregt og upresist.
Er RAG egnet for alle typer applikasjoner?
Nei, RAG fungerer best i domener med høy informasjonskrav og dynamiske kunnskapsbasers, som juridisk, teknisk support eller helse. Men den er mindre egnet for kreative oppgaver som skriving av noveller eller kunstgenerering, hvor standard LLMs presterer bedre. Adobe Researchs 2025-benchmark viste at RAG scorer 18,2% lavere enn standard LLMs på kreative oppgaver, noe som viser at valg av teknologi må tilpasses oppgavetype.