Faldgruber ved RAG-implementering i Danmark

Retrieval-Augmented Generation (RAG) er en spændende tilgang til at forbedre LLM-ydelsen, men implementering i en dansk kontekst byder på specifikke udfordringer. Vi ser gentagne gange de samme fejl hos teams, der forsøger at integrere RAG i deres arbejdsgange. Her er et par af de mest udbredte.

Datakvalitet og Vektoriseringsstrategier

Den mest kritiske faktor i en vellykket RAG-implementering er kvaliteten af data, der fodrer modellen. Mange teams overser dette, og antager at eksisterende data automatisk kan bruges. Problemet er ofte, at dansksprogede data er støjende, inkonsekvente eller simpelthen irrelevante for den ønskede output. Rengøring, strukturering og tilpasning af data er essentielt.

Lige så vigtigt er valget af vektoriseringsstrategi. Simpel tekst-embedding er ofte ikke tilstrækkelig til at fange den nuance og kontekst, der er nødvendig for præcis hentning. Eksperimentering med forskellige modeller og finjustering til specifikke domæner er nødvendigt. Det er også afgørende at definere klare metrikker for at vurdere effektiviteten af forskellige vektordatabaser og embeddings-modeller. Se hvordan vi ser værdien af at outsource Linux/UNIX support og den tekniske due diligence for at sikre datakvalitet.

Infrastruktur og Skalerbarhed

Selvom kernen i RAG er AI, er den omkringliggende infrastruktur afgørende. Det er almindeligt at se teams forsøge at implementere RAG på underdimensionerede servere, hvilket fører til flaskehalse i hentning og generering. En robust opsætning med container orkestrering (som Kubernetes – se https://devanux.com/kubernetes-docker-orchestration/) og automatiseret skalering er nødvendig for at håndtere arbejdsbelastningen. Brug af infrastruktur som kode (IaC) – https://devanux.com/infrastructure-as-code/ - kan sikre konsistens og gentagelighed i implementeringen.

API Integration og Dataopsamling

RAG-systemer er sjældent isolerede. De skal integreres med eksisterende systemer via API'er. Mange teams undervurderer kompleksiteten ved denne integration, og ender med klodset, ineffektiv dataopsamling. En gennemtænkt API-designstrategi (se https://devanux.com/blog/api-design-i-praksis/) og fokus på dataintegritet er afgørende. Vi anbefaler en dataopsamlingsstrategi som en integreret del af RAG-implementeringen (https://devanux.com/blog/api-integration-dataopsamling/).

Vedligeholdelse og Overvågning

Et RAG-system er ikke "sæt og glem". Modeller skal løbende finjusteres, data skal opdateres, og systemet skal overvåges for at sikre optimal ydeevne. Mange teams overser vedligeholdelsesfasen, hvilket fører til forringet ydelse og driftsstop. Implementering af omfattende overvågning og alerts (se https://devanux.com/monitoring-observability/) er et must.