RAG uitgelegd: laat je chatbot antwoorden op je eigen documenten

Waarom een normale chatbot vaak de plank misslaat

Een standaard chatbot uit een generieke AI-tool kent jouw interne documenten niet. Denk aan handleidingen, werkinstructies, beleidsstukken, productdocumentatie of notulen. Zonder toegang tot die bronnen gaat een model aannames doen of een algemeen antwoord geven dat net niet klopt.

Zelfs als je een paar pagina’s tekst in een prompt plakt, loop je tegen grenzen aan. Het contextvenster van een model is beperkt. Bovendien wil je niet bij elke vraag handmatig teksten kopiëren en plakken.

Dit is precies waar RAG voor bedoeld is.

Waar RAG vaak misgaat

Een RAG-architectuur klinkt logisch, maar in de praktijk zie je regelmatig dezelfde problemen.

Soms haalt de chatbot irrelevante stukken op. Het antwoord klinkt dan correct, maar sluit niet aan op de vraag. De oorzaak ligt vaak bij slechte chunking of vervuilde brondata, bijvoorbeeld kopteksten, menu’s of footers die zijn mee-geïndexeerd.

In andere gevallen worden wel de juiste stukken opgehaald, maar gebruikt het model ze onvoldoende. De informatie staat in de context, maar het antwoord dwaalt af. Dan is de prompt meestal niet duidelijk genoeg geformuleerd. Je moet expliciet aangeven dat alleen op basis van de aangeleverde context mag worden geantwoord.

Een derde probleem is schijnzekerheid. Als je geen bronvermelding afdwingt, kan een model een overtuigend antwoord geven zonder daadwerkelijk op de context te steunen. Zeker in zakelijke omgevingen is het verstandig om zichtbaar te maken welke passages zijn gebruikt, al is het maar in interne logs.

Praktische tips om betrouwbaar te starten met RAG

Begin met één duidelijke use-case, bijvoorbeeld: vragen beantwoorden over het IT-handboek. Werk met een beperkt aantal documenten en test met echte vragen van collega’s. Pas daarna schaal je op.

Drie dingen maken het verschil: schoon bronmateriaal, goede metadata en het apart testen van je retrieval-stap.

Zorg dat je documenten opgeschoond zijn voordat je ze indexeert. Rommelige PDF’s met vaste kopregels of complexe tabellen leiden vaak tot slechte chunks.

Bewaar metadata zoals documenttitel, hoofdstuk, datum of versienummer. Daarmee kun je bronverwijzingen tonen en later filteren, bijvoorbeeld op de meest recente versie van een beleidsdocument.

Test de zoekstap los van het taalmodel. Als je retrieval al onjuiste of irrelevante tekst teruggeeft, kan geen enkel model dat nog repareren.

Heb je vragen of wil je weten wat dit voor jouw kan betekenen? Neem gerust contact op.