RAG (Retrieval Augmented Generation) är tekniken som gör AI verkligt användbar för företag. Medan vanlig AI som ChatGPT är begränsad till generell kunskap, kan RAG kombinera AI:s analysförmåga med företagets egen data för att ge relevanta och korrekta svar.
Varför behövs RAG?
Traditionell AI har tre stora begränsningar:
- Den är "frusen i tiden" och saknar aktuell information
- Den känner inte till ditt företags specifika data
- Den kan inte verifiera sina källor
RAG löser dessa problem genom att ge AI:n tillgång till företagets egen, uppdaterade data när den besvarar frågor. Det är som att ge AI:n en "fusklapp" med den mest relevanta informationen för varje fråga.
Så fungerar det i praktiken
När någon ställer en fråga till en RAG-baserad AI sker följande:
- Systemet söker igenom företagets data efter relevant information
- Den mest träffande informationen skickas till AI:n tillsammans med frågan
- AI:n formulerar ett svar baserat på både sin generella kunskap och den specifika informationen
RAG i försäljning
RAG blir särskilt relevant inom B2B-försäljning. Tänk dig en AI som:
- Kan analysera alla dina kundinteraktioner för att identifiera mönster
- Förstår din säljprocess in i minsta detalj
- Vet exakt vilka produkter och tjänster ni erbjuder
- Kan ge rekommendationer baserade på historiska framgångar
Varför RAG är framtiden
Det finns andra sätt att anpassa AI för företagsbruk, som att träna egna modeller eller finjustera befintliga. Men dessa metoder är dyra, tidskrävande och kräver kontinuerlig uppdatering. RAG är istället kostnadseffektivt, enkelt att implementera, alltid uppdaterat och spårbart och transparent
Fördelar för B2B-företag
- Mer träffsäkra svar baserade på företagets egen data
- Alltid uppdaterad information
- Möjlighet att spåra källan till varje svar
- Kostnadseffektivt sätt att skräddarsy AI för företagets behov
Är du intresserad av hur AI kan skapa värde för ditt företag? Läs allt om Upsales AI här.