De toekomst van Intelligent Content Services

Tijdens FUSION 2024 was ook onze vendor Hyland aanwezig met een interessante break-out sessie. De sessie, die werd gepresenteerd door Joost Elkhuizen en Florian Körber, werd goed bezocht. Tijdens de sessie werd er naar verschillende onderwerpen gekeken waaronder Artificial Intelligence en Retrieval Augmented Generation (RAG). Hier vertellen wij u graag meer over.

Randvoorwaarden voor succesvolle AI-integratie in uw organisatie

Artificial Intelligence (AI) biedt veelbelovende mogelijkheden om bedrijfsprocessen te optimaliseren, klantenservice te verbeteren en data-gedreven inzichten te verkrijgen. Voordat een organisatie AI kan implementeren, is het echter van cruciaal belang om aan enkele essentiële randvoorwaarden te voldoen. Hieronder beschrijven we de belangrijkste aspecten die organisaties op orde moeten hebben:

Een up-to-date en gemoderniseerd IT-landschap

AI-technologieën vragen om een schaalbare IT-infrastructuur. Dit betekent dat uw organisatie moet beschikken over moderne systemen en netwerken die snel en betrouwbaar zijn. Denk bijvoorbeeld aan de cloud-infrastructuur, flexibele opslagmogelijkheden en voldoende rekenkracht om AI-modellen te kunnen draaien. Daarnaast moet uw IT-landschap klaar zijn om AI-tools en integraties te ondersteunen.

Schone, correcte en toegankelijke data

AI-modellen zijn zo goed als de data die hen voedt. Het is van essentieel belang dat de data binnen uw organisatie schoon, consistent en goed gestructureerd is. Verkeerde of onvolledige data kan leiden tot onnauwkeurige resultaten. Data governance, waarbij richtlijnen voor datakwaliteit en -beheer worden vastgesteld, speelt hierin een belangrijke rol. Door te investeren in het opschonen en structureren van uw data, kunt u maximale waarde uit AI halen.

Cultuur van innovatie en digitale adoptie

AI brengt veranderingen met zich mee die verder gaan dan alleen technologie. Ook uw medewerkers moeten klaar zijn om nieuwe technologieën te omarmen. Dit vereist een bedrijfscultuur waarin innovatie moet worden gestimuleerd en digitale vaardigheden moeten worden versterkt. Als organisatie kunt u uw medewerkers klaarstomen aan de hand van trainingen en begeleiding.

Retrieval Augmented Generation (RAG)

Een van de meest veelbelovende AI-innovaties is Retrieval Augmented Generation (RAG). Dit is een techniek die de kracht van grote taalmodellen (LLM’s) combineert met informatieopslag- en doorzoekmethoden. In traditionele AI-toepassingen, zoals chatbots of kennismanagementsystemen, worden antwoorden gegenereerd op basis van een vooraf getraind model. Hoewel deze modellen indrukwekkend zijn, hebben ze ook beperkingen. Vooral als het gaat om het ophalen van zeer specifieke, up-to-date of niche-informatie die mogelijk niet in trainingsdata aanwezig is.

Hoe werkt RAG?

RAG doorbreekt deze barrière door de kracht van AI-modellen te combineren met retrieval-systemen (zoektechnieken). In plaats van uitsluitend te vertrouwen op wat een model heeft geleerd tijdens zijn training, zoekt het systeem ook in externe databronnen zoals databases en documenten om antwoorden te genereren. Dit levert vele male betere output op doordat het model toegang heeft tot de meest relevante en actuele informatie.

Het proces kan worden opgesplitst in twee stappen:

• Retrieval (ophalen van informatie): Het systeem zoekt naar relevante informatie in een vooraf gedefinieerde dataset of database. Deze bronnen kunnen zowel interne data (zoals bedrijfsdocumenten of CRM-systemen) als externe bronnen (zoals kennisbanken of wetenschappelijke artikelen) omvatten.
• Generation (generatie van een antwoord): Vervolgens combineert het AI-model de gewonnen informatie met zijn eigen gegenereerde kennis. Het resultaat is een antwoord dat is gebaseerd op zowel vooraf aangeleerde inzichten als de specifiek opgezochte informatie.

Waarom is RAG belangrijk voor uw organisatie?

Voor organisaties biedt RAG enorme voordelen. In plaats van te vertrouwen op verouderde of beperkte interne kennis, kunt u met RAG directe toegang bieden tot de meest actuele en relevante informatie, zowel intern als extern. Dit is vooral waardevol in sectoren waar veel specialistische kennis nodig is of waar informatie snel veroudert,  zoals in de gezondheidszorg, juridische sector, en de financiële dienstverlening.

Bijvoorbeeld, een AI-systeem dat juridische vragen beantwoordt, kan aan de hand van  RAG niet alleen generieke juridische kennis gebruiken, maar ook specifieke wetsartikelen in real-time ophalen om nauwkeuriger en up-to-date antwoord te geven.

Wat betekent dit voor de implementatie?

Om RAG effectief in uw organisatie te implementeren, zijn er enkele randvoorwaarden:

• Toegang tot kwalitatieve externe bronnen: Uw organisatie moet toegang hebben tot externe databronnen of API’s die de AI-modellen kunnen raadplegen voor specifieke informatie. Dit kan variëren van abonnementen op gespecialiseerde kennisbanken tot interne databases.
• Data-indexering en organisatie: De externe en interne data moet goed georganiseerd zijn voor snelle retrieval. Dit vereist een sterke data-infrastructuur en goed georganiseerde data-opslag.
• Integratie met bestaande processen: RAG-oplossingen moeten naadloos kunnen integreren met bestaande bedrijfsprocessen en tools om hun waarde volledig te benutten. Denk hierbij aan klantportalen, zoekinterfaces of ondersteuningssystemen.

Conclusie

Om AI succesvol te integreren in uw organisatie, is het niet alleen nodig om de technologie zelf te begrijpen, maar ook om de onderliggende infrastructuur en datakwaliteit op orde te hebben. Door te investeren in een modern IT-landschap, schone data, en een cultuur van digitale adoptie, zet u de eerste stap naar succesvolle AI-implementatie.