RAG
RAG er den arkitektur, der oftest bruger en vektordatabase som byggesten.
Indlæser... vektordatabase
En vektordatabase er et system, der gemmer data som numeriske embeddings og søger via lighed frem for eksakte matches - fundamentet for moderne AI-søgning.
Indholdet på denne side er gennemgået og kvalitetssikret 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
Vektordatabase hænger tæt sammen med disse begreber og ydelser.
RAG er den arkitektur, der oftest bruger en vektordatabase som byggesten.
Datakvalitet er afgørende for, at embeddings i en vektordatabase giver retvisende resultater.
Skal I have en vektordatabase implementeret som del af en samlet løsning, bygger vi den ind i jeres data-platform.
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
Data og AI
En almindelig database - for eksempel SQL eller en dokumentdatabase - finder resultater ved at matche præcise værdier: et navn, et ID eller et nøgleord. En vektordatabase arbejder anderledes. Den omdanner tekst, billeder eller andre data til embeddings, altså talrækker der beskriver betydning, og finder derefter de embeddings, der ligger tættest på hinanden i det vektorrum. Resultatet er semantisk søgning: systemet kan finde "billig ferie i solen", selvom brugeren har søgt på "prisvenlig rejse med varmt vejr". God datakvalitet er afgørende for, at embeddings giver retvisende resultater. Vi ser hos kunder, at denne forskel ofte misforstås, indtil de selv oplever, hvor meget bedre relevansen bliver i praksis.
Hvorfor RAG og AI-søgning kræver en vektordatabase
RAG (Retrieval-Augmented Generation), som er en RAG-arkitektur bygget til at hente relevant kontekst, henter kontekst før en sprogmodel genererer et svar. Den henter-del bygger på vector search: brugerens spørgsmål omdannes til en embedding, og databasen finder de mest lignende afsnit i virksomhedens data. Uden en vektordatabase mangler dette fundament, og svarene bliver enten unøjagtige eller baseret på forældet træningsdata. Det samme gælder AI-søgning generelt: skal den finde relevans frem for blot nøgleord, kræver det vektorindeksering som en del af data-platformen.