RAG
Hvordan retrieval-augmented generation bruger kildedata til at give paalidelige svar.
Indlæser... datakvalitet
Datakvalitet betyder, at data er noejagtige, konsistente og komplette nok til, at en AI-model kan stole paa dem, og uden det fundament bygger man en model paa et usikkert grundlag.
Verificeret af Kim
Hvordan har vi verificeret denne side?Vi tager ansvar for det indhold, vi udgiver. Ekspert verificeret betyder, at:Vores ekspert inden for emnet har sikret, at indholdet og rådgivningen er korrekt.Vi har gennemgået og kvalitetssikret de tal og kilder, der ligger til grund.
FAQ
Uddyb sammenhaengen mellem datakvalitet og de andre byggesten i et AI-projekt.
Hvordan retrieval-augmented generation bruger kildedata til at give paalidelige svar.
Sadan gemmer og soeger AI-systemer i data via vektorrepraesentationer.
De risici, der opstaar naar en model traeffer fejlagtige antagelser i produktion.
Vores ydelse, der loeser datakvalitet og struktur, foer et AI-projekt gaar i drift.
Denne side er gennemgået og godkendt af Kim Like
Kim Like er AI- og udviklingskonsulent med mere end 10 års erfaring inden for web, software og automatisering for danske virksomheder. Han er principal konsulent hos AI Enterprise, hvor han sammen med et team driver større AI-projekter fra problemafklaring og planlægning til implementering og drift. Han skriver desuden kildekritisk om AI og automatisering, uden hype og uden løse påstande.
Ekspertiser
Datakvalitet
Hvad er datakvalitet? Datakvalitet betyder, at data er noejagtige, konsistente og komplette nok til, at en AI-model kan stole paa dem. Uden det fundament bygger man en model paa et usikkert grundlag, uanset hvor avanceret modellen ellers er.
I klassisk software foelger fejl typisk logikken i koden, og de er ofte synlige med det samme. AI laerer derimod moenstre direkte fra data, saa daarlige data giver daarlige moenstre, der kan vaere svaere at faa oeje paa, foer modellen er i drift. Derfor er datakvalitet ikke noget, man ordner til sidst i et AI-projekt. Det er en forudsaetning, der skal vaere paa plads, foer man overhovedet begynder at traene eller finjustere en model. Som principal konsulent hos AI Enterprise ser Kim Like ofte, at projekter, der springer dette trin over, ender med at skulle goere arbejdet om senere, til en langt hoejere pris. Vi loeser netop den udfordring med vores data-platform til AI.
Hvad indebaerer data cleaning i et AI-projekt? Data cleaning handler om at strukturere, validere og rense data, foer de bruges til traening eller til en RAG-loesning. Det indebaerer typisk at fjerne dubletter, rette inkonsistente formater, haandtere manglende vaerdier og validere, at data faktisk afspejler virkeligheden. I praksis er dette ofte den mest tidskraevende del af et AI-projekt, men det er ogsaa den del, der afgoer, om resten af projektet holder.
Hvad sker der, naar datakvaliteten ikke er paa plads? Naar datakvaliteten mangler, laver modellen fejlagtige antagelser, som ofte er usynlige i en pilot, men som bliver tydelige og kostbare i produktion. Projektet kan se lovende ud i test, men fejle, naar det moeder rigtige, mere rodede data i drift, hvilket er en form for model-risiko.