Mikä on RAG?
Retrieval Augmented Generation (RAG) on hybridi lähestymistapa, joka yhdistää generatiiviset kielimallit tiedonhakujärjestelmiin.
RAG on periaatteessa "tekoälyä hyödyntävä hakupalvelu".
Perinteiset hakukoneet perustuvat avainsanoihin, mutta ne eivät välttämättä ymmärrä käyttäjän todellista tarkoitusta. RAG sen sijaan laajentaa avainsanojen viitekehystä ja ymmärtää kysymysten vivahteet. Se ei pelkästään etsi ("search") mekaanisesti vastaavaa tietoa – se ymmärtää kysymykset ja tarjoaa asiayhteyteen sopivia vastauksia.
Kuvittele, että voisit tehostaa tekoälymallin vastauksia antamalla sille suoran pääsyn omiin PDF-aineistoihin tai jopa reaaliaikaisiin tietokantoihin.
Alla yksinkertaistettu malli, miten RAG toimii. Tässä "Opetusmateriaali" sisältää mm. käyttöohjeet, miten sisäisiä järjestelmiä käytetään. Tämä aineisto on "syötetty" RAG-ratkaisuun, jossa materiaali pilkotaan ja siitä muodostetaan ns. vektoritietokanta. Käyttöliittymäsovelluksen kautta käyttäjä voi sen jälkeen tehdä tarkkoja kysymyksiä aineistoon pohjautuen, josta vastauksena muodostetaan luonnollisella kielellä soveltuva vastaus.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) -mallia voidaan hyödyntää yrityksen sisäisen materiaalin käsittelyssä, jotta AI-agentit voivat tarjota tarkempia, tiedolla tuettuja vastauksia ja päätöksiä yrityksen johdolle tai asiakkaille.
Alla esimerkki terveydenhuollon puolelta.
Tässä on muutamia käyttötapauksia, miten sisäistä materiaalia voidaan hyödyntää RAG-pohjaisesti eri johtajien rooleissa:
1. Toimitusjohtaja (CEO)
Strategian tukeminen sisäisten raporttien perusteella
- RAG-malli yhdistää sisäiset raportit ja päätöksenteon: Toimitusjohtajan päätöksenteon tueksi AI-agentti voi hakea tietoa yrityksen sisäisistä strategiaraporteista, talousennusteista ja markkina-analyyseista. Esimerkiksi, kun toimitusjohtaja kysyy AI-agentilta tulevaisuuden kasvustrategioista, agentti voi hakea olemassa olevia liiketoimintaraportteja ja yhdistää ne ajankohtaisiin trendeihin.
- Riskienhallinta: Agentti voi käyttää aiempia riskianalyysejä ja vertailla niitä nykytilanteeseen. Jos yrityksellä on aiempia dokumentteja markkinoiden kehityksestä tai poliittisista riskeistä, agentti voi tuoda ne päätöksenteon tueksi analysoimalla dataa reaaliajassa.
2. Talousjohtaja (CFO)
Taloudellisen raportoinnin analyysien parantaminen sisäisten tietojen avulla
- Historian vertailu reaaliaikaiseen dataan: AI-agentti voi käyttää RAG-mallia hakeakseen talousjohtajan tarvitsemia aiempia budjetteja ja taloussuunnitelmia. Se voi yhdistää nämä tiedot ajankohtaisiin taloudellisiin tuloksiin ja luoda tarkempia ennusteita.
- Sääntöjen ja lakien seuranta: Sisäisiä compliance-raportteja ja aiempia auditointidokumentteja voidaan käyttää agentin avulla, jotta talousjohtaja pysyy ajan tasalla uusien säädösten vaikutuksista. Tämä tekee sääntelyn noudattamisesta helpompaa ilman tarvetta käsin selata vanhoja asiakirjoja.
3. Myyntijohtaja (CSO)
Myynnin tehostaminen aiempien kampanjoiden perusteella
- Kampanja-analyysit ja asiakassegmentoinnit: Myyntijohtajan käytössä oleva AI-agentti voi hyödyntää yrityksen aiempia kampanjadataa ja myyntituloksia ennustaakseen, mikä asiakassegmentti todennäköisesti vastaa uusiin tarjouksiin. Agentti voi hakea vanhoista kampanjoista parhaat käytännöt ja tarjota ehdotuksia niiden perusteella.
- Dynaaminen hinnoittelu sisäisten myyntiraporttien perusteella: Agentti voi yhdistää sisäisiä hinnoittelustrategiaraportteja ja nykyisen kilpailutilanteen tietoja ehdottaakseen reaaliaikaisesti hintoja tai tarjouksia, jotka maksimoivat kannattavuuden.
RAG-mallin hyödyt sisäisen materiaalin käsittelyssä
1. Tiedon tarkkuus: RAG-malli mahdollistaa AI-agentin antamien vastausten täsmällisyyden, koska se hyödyntää yrityksen omia luotettavia lähteitä.
2. Nopea tiedonhaku: AI-agentti voi tuoda relevantteja tietoja heti käyttöön, mikä vähentää manuaalista työtä ja nopeuttaa päätöksentekoa.
3. Parempi päätöksenteon tuki: Sisäisten dokumenttien, kuten talousraporttien tai strategiasuunnitelmien, yhdistäminen reaaliaikaisiin ulkoisiin tietoihin (markkinatrendit, kilpailijoiden analyysit) mahdollistaa monipuolisten ja luotettavien päätösten tekemisen.
4. Monikielisyys: AI-agentti tarjoaa automaattisesti mahdollisuuden hyödyntää palvelua usealla kielellä - ilman erillisien kieliversioiden toteutusta.
Yhteenveto
RAG-pohjainen AI-agentti voi hyödyntää yrityksen sisäistä dataa, kuten raportteja, talouslukuja ja analyysidokumentteja, auttaakseen johtajia tekemään perusteltuja päätöksiä nopeammin ja tarkemmin. Tämä tekee agentista älykkään kumppanin, joka yhdistää sisäistä ja ulkoista tietoa automaattisesti.