Wat is het grootste voordeel van LongRAG ten opzichte van standaard RAG?

LongRAG is gespecialiseerd in het verwerken van lange documenten door gehele documenten of grote stukken als context te gebruiken, wat de informatiefragmentatie vermindert en een betere semantische samenhang behoudt over lange afhankelijkheden. Dit benadering is vooral effectief bij het gebruik van LLMs met uitgebreide contextvensters (32K+ tokens).

Hoe verbetert Self-RAG de ophaling van informatie?

Self-RAG introduceert zelfreflectie-mechanismen die het model in staat stellen om zijn eigen opvragings- en generatiestappen te beoordelen. Het kan beslissen wanneer informatie moet worden opgevraagd, de relevantie van opgevraagde documenten evalueren en de kwaliteit van gegenereerde antwoorden beoordelen, wat leidt tot nauwkeurigere en betrouwbaardere uitvoer.

Wanneer moet ik GraphRAG in plaats van traditionele RAG gebruiken?

GraphRAG is ideaal voor domeinen met complexe relaties tussen entiteiten, zoals wetenschappelijke artikelen, juridische documenten of kennisbanken. Het is uitstekend bij vragen die het begrijpen van verbindingen tussen meerdere entiteiten, tijdsrelaties of hiërarchische structuren vereisen, die standaard vectorgelijkheid niet effectief kan vastleggen.

Kunnen deze RAG-varianten gecombineerd worden?

Ja, hybride aanpakken worden steeds vaker gebruikt. U kunt GraphRAG’s gestructureerde kennisrepresentatie combineren met Self-RAG’s reflectiemechanismen, of LongRAG’s chunkingstrategie combineren met graphgebaseerde opvraging. Het belangrijkste is om de combinatie aan te passen aan uw specifieke toepassing en rekenkundige beperkingen.

Wat zijn de rekenkundige kosten van deze geavanceerde RAG-varianten?

GraphRAG heeft meestal hogere indexkosten vanwege entiteitsextractie en het opbouwen van grafieken, maar de querytijd kan vergelijkbaar zijn met die van standaard RAG. Self-RAG voegt overhead toe vanwege reflectiestappen (20-40% meer inferentietijd). LongRAG vereist modellen met grote contextvensters, wat de geheugengebruik en inferentietijd verhoogt.

Geavanceerd RAG: LongRAG, Self-RAG en GraphRAG uitgelegd

LongRAG, Self-RAG, GraphRAG - Volgende generatie technieken

Inhoud

Retrieval-Augmented Generation (RAG) heeft zich veel verder ontwikkeld dan alleen het gebruik van vectorgelijkeniszoekopdrachten. LongRAG, Self-RAG en GraphRAG stellen de nieuwste ontwikkelingen in deze technologie voor.

Moderne RAG-systemen moeten grote documenten kunnen verwerken, complexe entiteitsrelaties begrijpen en veel meer.

a-pirate-captain Deze mooie afbeelding is gegenereerd door AI model Flux 1 dev.

De Evolutie Beyond Basic RAG

Traditionele RAG-systemen volgen een eenvoudig patroon: documenten in stukken verdelen, deze in vectoren omzetten, vergelijkbare stukken opzoeken via cosinusgelijkenis en deze aan een LLM doorgeven. Hoewel dit voor veel toepassingen effectief is, heeft deze aanpak moeite met drie kritieke situaties:

Lange afhankelijkheden: Belangrijke context kan zich over duizenden tokens verspreiden over meerdere stukken
Zekerheid van ophalen: Het systeem heeft geen manier om te beoordelen of opgehaalde inhoud daadwerkelijk relevant is
Relatiecomplexiteit: Vectorgelijkenis kan geen ingewikkelde verbindingen tussen entiteiten vangen

Geavanceerde RAG-varianten adresseren deze beperkingen met gespecialiseerde architecturen die afgestemd zijn op specifieke uitdagingen.

LongRAG: Overwinnen van Uitgebreide Context

Architectuuroverzicht

LongRAG herdenkt fundamenteel de stukkenstrategie door gebruik te maken van LLMs met uitgebreide contextvensters (32K, 100K of zelfs 1M tokens). In plaats van documenten in kleine stukken van 512 tokens te verdelen, gebruikt LongRAG een hiërarchische aanpak:

Documentniveau-embeddings: Het hele document (of zeer grote delen) wordt als een enkel onderdeel verwerkt. Een documentniveau-embedding vangt de algemene semantische betekenis, terwijl de volledige tekst behouden blijft voor verdere verwerking.

Minimale fragmentatie: Wanneer stukken nodig zijn, gebruikt LongRAG veel grotere stukken (4K-8K tokens) met aanzienlijke overlappende delen (20-30%). Dit behoudt de narratieve stroom en verminderd contextfragmentatie.

Contextsamenvoeging: Bij het ophalen keert LongRAG volledige documenten of grote samenhangende delen terug in plaats van verspreide fragmenten. De LLM ontvangt continue context die structurele en semantische relaties behoudt.

Implementatiestrategie

Hier is een conceptuele implementatie met behulp van Python en moderne embeddingmodellen:

from typing import List, Dict
import numpy as np

class LongRAGRetriever:
    def __init__(self, model, chunk_size=8000, overlap=1600):
        self.model = model
        self.chunk_size = chunk_size
        self.overlap = overlap
        self.doc_embeddings = []
        self.documents = []
    
    def create_long_chunks(self, text: str) -> List[str]:
        """Maak overlappende grote stukken"""
        chunks = []
        start = 0
        while start < len(text):
            end = start + self.chunk_size
            chunk = text[start:end]
            chunks.append(chunk)
            start += (self.chunk_size - self.overlap)
        return chunks
    
    def index_document(self, doc: str, metadata: Dict):
        """Indexeer document met hiërarchische embedding"""
        # Embed het hele document
        doc_embedding = self.model.embed(doc)
        
        # Maak grote stukken met overlap
        chunks = self.create_long_chunks(doc)
        chunk_embeddings = [self.model.embed(c) for c in chunks]
        
        self.doc_embeddings.append({
            'doc_id': len(self.documents),
            'doc_embedding': doc_embedding,
            'chunk_embeddings': chunk_embeddings,
            'chunks': chunks,
            'full_text': doc,
            'metadata': metadata
        })
        self.documents.append(doc)
    
    def retrieve(self, query: str, top_k: int = 3) -> List[Dict]:
        """Haal relevante lange inhoud op"""
        query_embedding = self.model.embed(query)
        
        # Score eerst op documentniveau
        doc_scores = [
            np.dot(query_embedding, doc['doc_embedding'])
            for doc in self.doc_embeddings
        ]
        
        # Krijg de beste documenten
        top_doc_indices = np.argsort(doc_scores)[-top_k:][::-1]
        
        results = []
        for idx in top_doc_indices:
            doc_data = self.doc_embeddings[idx]
            
            # Voor elk document, vind de beste stukken
            chunk_scores = [
                np.dot(query_embedding, emb)
                for emb in doc_data['chunk_embeddings']
            ]
            best_chunk_idx = np.argmax(chunk_scores)
            
            # Geef uitgebreide context rond de beste stuk
            context_chunks = self._get_extended_context(
                doc_data['chunks'], 
                best_chunk_idx
            )
            
            results.append({
                'text': ''.join(context_chunks),
                'score': doc_scores[idx],
                'metadata': doc_data['metadata']
            })
        
        return results
    
    def _get_extended_context(self, chunks: List[str], 
                             center_idx: int) -> List[str]:
        """Geef uitgebreide context rond de relevante stuk"""
        start = max(0, center_idx - 1)
        end = min(len(chunks), center_idx + 2)
        return chunks[start:end]

Toepassingsgebieden en prestaties

LongRAG excelleert in scenario’s waar context belangrijk is:

Juridische documentanalyse: Contracten en juridische kennisgevingen hebben vaak afhankelijkheden die zich over tientallen pagina’s verspreiden
Onderzoeksartikelretrieval: Het begrijpen van de methode vereist samenhangende secties, niet afzonderlijke paragrafen
Codeopslagplaatsen: Functies en klassen moeten binnen hun modulecontext begrepen worden

Prestatieskenmerken:

Latentie: Hoger vanwege het verwerken van grote stukken (2-5x langzamer dan standaard RAG)
Nauwkeurigheid: 15-25% verbetering op lange vragen-antwoord benchmarks
Geheugengebruik: 3-4x meer geheugen nodig voor contextvensters

Self-RAG: Reflectieve Ophaling

Kernprincipes

Self-RAG introduceert een metacognitieve laag in RAG-systemen. In plaats van blind op te halen en te genereren, reflecteert het systeem actief op zijn eigen processen via speciale reflectietokens:

Ophalen Token: Besluit of opname nodig is voor een bepaalde vraag Relevante Token: Beoordeelt of opgehaalde documenten daadwerkelijk relevant zijn Ondersteunend Token: Controleert of het gegenereerde antwoord ondersteund wordt door de opgehaalde inhoud Kritiek Token: Beoordeelt de overgeheel kwaliteit van het gegenereerde antwoord

Architectuurcomponenten

De Self-RAG-architectuur bestaat uit drie over elkaar heen liggende fasen:

class SelfRAGSystem:
    def __init__(self, retriever, generator, critic):
        self.retriever = retriever
        self.generator = generator
        self.critic = critic
    
    def generate_with_reflection(self, query: str, 
                                 max_iterations: int = 3):
        """Genereer antwoord met zelfreflectie"""
        
        # Fase 1: Besluit of opname nodig is
        retrieve_decision = self.critic.should_retrieve(query)
        
        if not retrieve_decision:
            # Directe generatie zonder opname
            return self.generator.generate(query)
        
        # Fase 2: Ophalen en beoordelen van relevantie
        retrieved_docs = self.retriever.retrieve(query)
        relevant_docs = []
        
        for doc in retrieved_docs:
            relevance_score = self.critic.assess_relevance(
                query, doc
            )
            if relevance_score > 0.7:  # Threshold
                relevant_docs.append(doc)
        
        if not relevant_docs:
            # Terugval naar generatie zonder opname
            return self.generator.generate(query)
        
        # Fase 3: Genereren en verifiëren van ondersteuning
        best_answer = None
        best_score = -1
        
        for _ in range(max_iterations):
            # Genereer kandidaatantwoord
            answer = self.generator.generate(
                query, context=relevant_docs
            )
            
            # Beoordeel ondersteuning en kwaliteit
            support_score = self.critic.check_support(
                answer, relevant_docs
            )
            quality_score = self.critic.assess_quality(answer)
            
            total_score = 0.6 * support_score + 0.4 * quality_score
            
            if total_score > best_score:
                best_score = total_score
                best_answer = answer
            
            # Vroegtijdig stoppen als hoge kwaliteit bereikt
            if total_score > 0.9:
                break
        
        return {
            'answer': best_answer,
            'confidence': best_score,
            'sources': relevant_docs,
            'reflections': {
                'retrieved': retrieve_decision,
                'relevance': len(relevant_docs),
                'support': support_score
            }
        }

Trainen van Reflectiemechanismen

Self-RAG vereist het trainen van de critic-component om betrouwbare beoordelingen te kunnen doen. Dit gebeurt meestal via:

Gesuperviseerde fijntuning op datasets met annotaties over relevante beoordelingen
Versterkend leren met beloningen voor nauwkeurige voorspellingen
Contrastief leren om ondersteunde en niet-ondersteunde stellingen te onderscheiden

De reflectietokens kunnen geïmplementeerd worden als:

Speciale tokens in het woordenboek (zoals [OPHALEN], [RELEVANT])
Afzonderlijke classificatiekoppen op het model
Externe criticmodellen (ensemblebenadering)

Productieoverwegingen

Bij het implementeren van Self-RAG in productiesystemen:

Latentietradings: Elke reflectiefase voegt 20-40% extra afhandelingsoverhead toe. Balanseer grondigheid met reactietijdvereisten.

Vertrouwensschakelaars: Stel reflectieschakelaars af op basis van je gebruikssituatie. Juridische of medische toepassingen vereisen hoger vertrouwen dan algemene chatbots.

Monitorering: Volg reflectiebeslissingen om patronen te identificeren. Als ophalen zelden nodig is, kan je baat hebben bij een eenvoudigere architectuur.

GraphRAG: Kennisgraf-Versterkte Ophaling

Conceptuele Grondslag

GraphRAG verandert het ophalingsprobleem van vectorgelijkenis naar graftraversal. In plaats van semantisch gelijke tekststukken te vinden, identificeert GraphRAG relevante subgraf van verbonden entiteiten en relaties.

Entiteitsextractie: Identificeer genoemde entiteiten, concepten en hun typen Relatieskaart: Extraheer relaties tussen entiteiten (tijdelijk, oorzaak-gevolg, hiërarchisch) Grafconstructie: Bouw een kennisgraf met entiteiten als knooppunten en relaties als randen Subgrafophaling: Gegeven een query, vind relevante verbonden subgraf

Grafconstructiepijplijn

Het bouwen van een kennisgraf uit ongestructureerde tekst vereist verschillende stappen:

class GraphRAGBuilder:
    def __init__(self, entity_extractor, relation_extractor):
        self.entity_extractor = entity_extractor
        self.relation_extractor = relation_extractor
        self.graph = NetworkGraph()
    
    def build_graph(self, documents: List[str]):
        """Bouw kennisgraf vanuit documenten"""
        for doc in documents:
            # Extraheer entiteiten
            entities = self.entity_extractor.extract(doc)
            
            # Voeg entiteiten toe als knooppunten
            for entity in entities:
                self.graph.add_node(
                    entity['text'],
                    entity_type=entity['type'],
                    context=entity['surrounding_text']
                )
            
            # Extraheer relaties
            relations = self.relation_extractor.extract(
                doc, entities
            )
            
            # Voeg relaties toe als randen
            for rel in relations:
                self.graph.add_edge(
                    rel['source'],
                    rel['target'],
                    relation_type=rel['type'],
                    confidence=rel['score'],
                    evidence=rel['text_span']
                )
    
    def enrich_graph(self):
        """Voeg afgeleide relaties en metadata toe"""
        # Bereken knooppuntbelang (PageRank, enz.)
        self.graph.compute_centrality()
        
        # Identificeer gemeenschappen/cluster
        self.graph.detect_communities()
        
        # Voeg tijdsbestelling toe als tijdstempels beschikbaar zijn
        self.graph.add_temporal_edges()

Queryverwerking met Grafen

GraphRAG-queries bevatten meervoudig hopredenering over het kennisgraf:

class GraphRAGRetriever:
    def __init__(self, graph, embedder):
        self.graph = graph
        self.embedder = embedder
    
    def retrieve_subgraph(self, query: str, 
                         max_hops: int = 2,
                         max_nodes: int = 50):
        """Haal relevante subgraf op voor query"""
        
        # Identificeer zaadentiteiten in query
        query_entities = self.entity_extractor.extract(query)
        
        # Zoek overeenkomende knooppunten in graf
        seed_nodes = []
        for entity in query_entities:
            matches = self.graph.find_similar_nodes(
                entity['text'],
                similarity_threshold=0.85
            )
            seed_nodes.extend(matches)
        
        # Uitbreiden van subgraf via traversal
        subgraph = self.graph.create_subgraph()
        visited = set()
        
        for seed in seed_nodes:
            self._expand_from_node(
                seed, 
                subgraph, 
                visited,
                current_hop=0,
                max_hops=max_hops
            )
        
        # Rangschik knooppunten op relevantie
        ranked_nodes = self._rank_subgraph_nodes(
            subgraph, query
        )
        
        # Extraheer en formaat context
        context = self._format_graph_context(
            ranked_nodes[:max_nodes],
            subgraph
        )
        
        return context
    
    def _expand_from_node(self, node, subgraph, visited,
                         current_hop, max_hops):
        """Recursief uitbreiden van subgraf"""
        if current_hop >= max_hops or node in visited:
            return
        
        visited.add(node)
        subgraph.add_node(node)
        
        # Krijg buren
        neighbors = self.graph.get_neighbors(node)
        
        for neighbor, edge_data in neighbors:
            # Voeg rand toe aan subgraf
            subgraph.add_edge(node, neighbor, edge_data)
            
            # Recursief uitbreiden
            self._expand_from_node(
                neighbor,
                subgraph,
                visited,
                current_hop + 1,
                max_hops
            )
    
    def _format_graph_context(self, nodes, subgraph):
        """Converteer subgraf naar tekstuele context"""
        context_parts = []
        
        for node in nodes:
            # Voeg knooppuntcontext toe
            context_parts.append(f"Entiteit: {node.text}")
            context_parts.append(f"Type: {node.entity_type}")
            
            # Voeg relatieinformatie toe
            edges = subgraph.get_edges(node)
            for edge in edges:
                context_parts.append(
                    f"- {edge.relation_type} -> {edge.target.text}"
                )
        
        return "\n".join(context_parts)

Microsoft’s GraphRAG Implementatie

Microsoft’s GraphRAG gebruikt een unieke aanpak door gemeenschapsverkortingen te genereren:

Bouw initiële graf vanuit documenten met LLM-gestuurde entiteits/relatieextractie
Detecteer gemeenschappen met behulp van de Leiden-algoritme of vergelijkbare
Genereer samenvattingen voor elke gemeenschap met behulp van LLMs
Hiërarchische structuur: Bouw meerdere niveaus van gemeenschapsverkorting
Querytijd: Haal relevante gemeenschappen op en verplaats naar specifieke entiteiten

Deze aanpak is vooral effectief voor:

Verkenning queries (“Wat zijn de belangrijkste thema’s in deze corpus?”)
Meervoudig hopredenering (“Hoe is A verbonden met C via B?”)
Tijdelijke analyse (“Hoe zijn de relaties van deze entiteit veranderd?”)

Vergelijkende Analyse

Wanneer elke variant te gebruiken is

Gebruik LongRAG wanneer:

Documenten sterke interne samenhang hebben
Contextvensters van je LLM grote invoer ondersteunen (32K+)
Antwoorden op vragen langdurige afhankelijkheden vereisen
Je werkt met gestructureerde documenten (rapporten, artikelen, boeken)

Gebruik Self-RAG wanneer:

Accuraatheid en betrouwbaarheid kritiek zijn
Je uitlegbaar ophalingsbeslissingen nodig hebt
Foute positieven van ongerelateerde ophaling kostbaar zijn
Vraagcomplexiteit sterk varieert (sommige hebben ophaling nodig, anderen niet)

Gebruik GraphRAG wanneer:

Je domein rijke entiteitsrelaties heeft
Vragen meervoudig hopredenering vereisen
Tijdelijke of hiërarchische relaties belangrijk zijn
Je de verbindingen tussen entiteiten moet begrijpen

Vergelijkingsmetrieken

Metriek	Standaard RAG	LongRAG	Self-RAG	GraphRAG
Indexeringstijd	1x	0.8x	1.1x	3-5x
Querylatentie	1x	2-3x	1.4x	1.5-2x
Geheugengebruik	1x	3-4x	1.2x	2-3x
Nauwkeurigheid (QA)	basisniveau	+15-25%	+20-30%	+25-40%*
Interpretatiebaarheid	Laag	Midden	Hoog	Hoog

*GraphRAG verbeteringen zijn sterk afhankelijk van het domein

Hybride benaderingen

De krachtigste productiesystemen combineren meerdere technieken:

LongRAG + GraphRAG: Gebruik grafstructuur om relevante documentclusters te identificeren, dan volledige documenten ophalen in plaats van fragmenten

Self-RAG + GraphRAG: Toepassen van reflectiemechanismen op graftraversalbeslissingen (welke paden te volgen, wanneer expansie te stoppen)

Drie-stapspijplijn: Gebruik GraphRAG voor initiële entiteitsgebaseerde ophaling → Self-RAG voor relevante filteren → LongRAG voor contextsamenvoeging

Implementatieoverwegingen

Embeddingmodellen

Verschillende RAG-varianten hebben verschillende embeddingvereisten:

LongRAG: Nodig heeft embeddings die goed werken op zowel documentniveau als stukniveau. Overweeg modellen getraind met contrastief leren op lange sequenties.

Self-RAG: Voordelen van embeddings die subtile semantische nuances vangen voor fijngevoelige relevante beoordeling.

GraphRAG: Vereist entiteitsbewuste embeddings. Modellen gefine-tuned op entiteitslinktaakprestaties werken beter.

De keuze van embeddingmodel heeft aanzienlijk invloed op prestaties. Bij het werken met lokale modellen, bieden tools zoals Ollama een eenvoudige manier om met verschillende embeddingmodellen te experimenteren voordat je een productiedeployement kiest.

Stukstrategieën opnieuw bekeken

Traditionele vaste-grootte stukken zijn onvoldoende voor geavanceerde RAG:

Semantische stukken: Breken op natuurlijke grenzen (paragrafen, secties, themaoverschakelingen) Recursieve stukken: Creëer hiërarchische stukken met ouder-kindrelaties Slijpend venster: Gebruik overlappende stukken om context aan grenzen te behouden Structuurbewust: Respecteer documentstructuur (markdown-koppen, XML-tags, codeblokken)

Voor Python-gebaseerde implementaties, bieden bibliotheken zoals LangChain en LlamaIndex ingebouwde ondersteuning voor deze stukstrategieën.

Herordeningsintegratie

Herordenen verbetert aanzienlijk de ophalingkwaliteit over alle RAG-varianten. Na de initiële ophaling, herordent een gespecialiseerd herordensmodel resultaten op basis van query-document interactiefeatures. Dit biedt een aanzienlijke nauwkeurigheidssprong (10-20%) met minimale latentieimpact wanneer het op een gedetailleerde manier geïntegreerd is.

Schalen naar productie

Indexeringspijplijn:

Gebruik gedistribueerde verwerking (Ray, Dask) voor grote documentcorpora
Implementeer incrementele indexering voor real-time updates
Sla embeddings op in geoptimaliseerde vectordatabases (Pinecone, Weaviate, Qdrant)

Queryoptimalisatie:

Cache frequente queries en hun resultaten
Implementeer queryrouting (verschillende RAG-varianten voor verschillende querytypes)
Gebruik benaderende dichtstbijzijnde buurzoekopdracht voor sub-lineaire schaalbaarheid

Monitorering:

Volg ophalingrelevantiescores
Monitor reflectiebeslissingen in Self-RAG
Meet graftraverseringspaden en diepte
Log vertrouwensscores en gebruikersfeedback

Reële toepassingen

Technische documentatiezoekopdracht

Een grote cloudaanbieder implementeerde GraphRAG voor hun documentatie:

Entiteiten: API-eindpunten, parameters, foutcodes, dienstnaam
Relaties: Afhankelijkheden, versiecompatibiliteit, migratiepaden
Resultaat: 35% verminderde ondersteuningskaarten, 45% snellere oplossingstijd

Juridisch ontdekken

Een juridische techonderneming combineerde Self-RAG met LongRAG:

Self-RAG filtert ongerelateerde documenten vroeg
LongRAG behoudt context in behouden documenten
Juristen bekijken 60% minder foute positieven
Kritieke contextbehoud verbeterd van 71% naar 94%

Onderzoeksdocumentenoverzicht

Academische zoekmachine met hybride aanpak:

GraphRAG identificeert citaatnetwerken en onderzoekscommunautaire
LongRAG haalt volledige secties op met behoud van methodecontext
40% verbetering in relevant papierontdekking
Verminderde tijd voor literatuuroverzicht van weken naar dagen

Geavanceerde onderwerpen

Multimodale RAG

Uitbreiden van deze varianten om beelden, tabellen en code te verwerken:

Visuele verankering: Link tekstentiteiten aan beelden in documenten
Tabelbegrip: Parsen van gestructureerde data in grafvorm
Codeanalyse: Bouw afhankelijkheidsgrafen vanuit codebases

Adaptieve RAG

Dynamische selectie van RAG-strategie gebaseerd op querykenmerken:

Querycomplexiteitsclassificator
Documenttype-detecteur
Kosten-batenoptimalisator voor strategiekeuze

Privacybehoudende RAG

Implementeren van deze varianten met privacybeperkingen:

Federale ophaling over data silos
Differentiële privacy in embeddings
Versleutelde gelijkeniszoekopdracht

Aan de slag

Snel starten met Python

Voor wie deze technieken wil implementeren, is het essentieel om met een solide Python-kennis te beginnen. Python’s rijke ecosysteem voor machine learning maakt het de natuurlijke keuze voor RAG-ontwikkeling.

Hieronder vind je een eenvoudig startpunt voor experimenten:

# Installeer afhankelijkheden
# pip install sentence-transformers faiss-cpu langchain

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import faiss
import numpy as np

# Basisopstelling voor experimenten met lange stukken
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

documents = [
    # Je lange documenten hier
]

# Maak embeddings
embeddings = model.encode(documents)

# Bouw FAISS-index
dimension = embeddings.shape[1]
index = faiss.IndexFlatL2(dimension)
index.add(embeddings.astype('float32'))

# Query
query = "Je vraag hier"
query_embedding = model.encode([query])
distances, indices = index.search(
    query_embedding.astype('float32'), k=3
)

Kiezen van een framework

LangChain: Beste voor snelle prototyping, uitgebreide integraties
LlamaIndex: Optimaliseerd voor documentindexering en ophalen
Haystack: Productie-klare, sterke pipeline-abstrakties
Aangepast: Wanneer je volledige controle en optimalisatie nodig hebt

Evaluatiekader

Implementeer een grondige evaluatie voorafgaand aan productieimplementatie:

Ophalen metingen:

Precision@K, Recall@K, MRR (Mean Reciprocal Rank)
NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain)

Generatie metingen:

ROUGE, BLEU voor tekstovereenkomst
BERTScore voor semantische overeenkomst
Menselijke evaluatie voor kwaliteitsbeoordeling

Eind- tot-eind metingen:

Taak succes percentage
Gebruikersvoldoeningsscores
Latency percentielen (p50, p95, p99)

Conclusie

Het landschap van RAG-systemen is aanzienlijk verder ontwikkeld dan basisvectorovereenkomstzoekopdrachten. LongRAG, Self-RAG en GraphRAG lossen elk specifieke beperkingen van traditionele aanpakken op:

LongRAG lost het probleem van contextfragmentatie op door uitgebreide contextvensters en minimale chunking aan te nemen. Het is de voorkeurskeuze wanneer documentcoherentie belangrijk is en je de rekenkracht hebt om grote contexten te verwerken.

Self-RAG voegt kritieke zelfbewustzijn toe aan ophaal-systemen. Door zijn eigen beslissingen te reflecteren, verminderd het valse positieven en verbetert het betrouwbaarheid—essentieel voor hoge-urgentie toepassingen waar nauwkeurigheid belangrijker is dan snelheid.

GraphRAG ontgrendelt de kracht van gestructureerde kennisrepresentatie. Wanneer je domein complexe relaties tussen entiteiten bevat, kan grafisch gebaseerd ophalen verbindingen onthullen die vectorovereenkomst volledig mist.

De toekomst van RAG lijkt waarschijnlijk op hybride aanpakken die de sterktes van deze varianten combineren. Een productiesysteem zou GraphRAG kunnen gebruiken om relevante entiteitsclusters te identificeren, Self-RAG om ophalen te filteren en te valideren, en LongRAG om samenhangende context voor de LLM samen te stellen.

Aangezien LLMs blijven verbeteren en contextvensters uitbreiden, zullen we nog complexere RAG-varianten zien ontstaan. Het belangrijkste is het begrijpen van je specifieke gebruiksscenario vereisten—documentstructuur, querypatronen, nauwkeurigheidseisen en rekenbeperkingen—and het selecteren van de juiste techniek of combinatie daarvan.

Het tooling-ecosysteem ontwikkelt zich snel, met frameworks zoals LangChain, LlamaIndex en Haystack steeds complexere ondersteuning biedend voor deze geavanceerde patronen. Gecombineerd met krachtige lokale LLM-runtime en embeddingmodellen, is het nooit makkelijker geweest om met geavanceerde RAG-systemen te experimenteren en productieklare systemen te implementeren.

Begin met de basis, meet prestaties grondig, en ontwikkel je architectuur verder als de vereisten dit dictaten. De geavanceerde RAG-varianten die hier worden behandeld, bieden een wegkaart voor die evolutie.