Introduktion – hvorfor en gammel metafor stadig er aktuel

Når vi i dag taler om Retrieval-Augmented Generation (RAG) systemer, dukker metaforen “nålen i høstakken” nærmest automatisk op. For ledere og specialister i danske virksomheder, der jonglerer med enorme mængder data, er billedet let genkendeligt: Hverdagen består ofte i at finde netop den afgørende information, der kan skabe værdi i beslutningsprocessen eller optimere en forretningsgang. Men hvorfor har netop denne gamle metafor fået nyt liv og relevans i AI-alderen?

Hvad betyder metaforen konkret i en RAG-kontekst?

I RAG-verdenen svarer “nålen” til det helt præcise tekststykke – ofte bare en sætning eller et lille dokumentudsnit – der kan besvare brugerens spørgsmål. “Høet” er alt det øvrige data: rapporter, mails, dokumenter og præsentationer, der måske kun perifert relaterer sig til det aktuelle behov. For virksomheder betyder det, at evnen til hurtigt og præcist at hente den rigtige information kan være forskellen på succes og fiasko. Hvis søgesystemet ikke kan finde nålen, risikerer man ineffektivitet, fejlbeslutninger og forspildte muligheder.

Fejlsøgning og ineffektiv søgning er ikke blot irriterende, men kan have mærkbare økonomiske og driftsmæssige konsekvenser. Det gælder både i kundeservice, hvor hurtige svar øger tilfredsheden, og i strategiske beslutningsprocesser, hvor det rette datapunkt kan være afgørende.

Teknisk forklaring: Hvordan fungerer RAG-systemer?

RAG-systemer kombinerer to teknologier: klassiske søgemetoder og generative sprogmodeller. Først søger systemet i virksomhedens eller organisationens vidensbase efter relevante tekststykker – det svarer til at sortere høet, så kun de mest lovende bunker er tilbage. Derefter bruger sprogmodellen disse fund til at generere et svar, der både er nuanceret og kildeunderbygget.

Det lyder enkelt, men i praksis er udfordringen stor: Hvordan sikrer man, at systemet faktisk finder det rigtige tekststykke – altså nålen – og ikke bare noget, der ligner? Det afhænger bl.a. af kvaliteten af søgealgoritmen (ofte baseret på såkaldte semantiske vektor-søgninger) og hvor godt dokumenterne er forberedt og struktureret til maskinlæsning.

Hvorfor er “nålen i høstakken” vigtig som benchmark?

Metaforen bruges ikke kun til at forklare RAG for ikke-teknikere. Den er også blevet en central målestok – eller benchmark – for, om systemet faktisk leverer varen. I praksis måler man ofte på præcision (hvor ofte rammer systemet rigtigt?) og recall (hvor ofte finder systemet alle de relevante nåle?).

Eksempelvis har virksomheder brugt testkørsler, hvor systemet får et kendt spørgsmål og skal finde et svar, der allerede er valideret som korrekt. Kun hvis systemet finder og bruger det rigtige tekststykke, har det fundet nålen. Disse benchmarks har direkte betydning for, om en RAG-løsning reelt skaber værdi eller blot genererer flotte, men upræcise svar.

Eksempel fra praksis: Hvordan kan man måle systemets evne til at finde nålen?

Et simpelt kodeeksempel kan illustrere pointen. Forestil dig, at virksomheden har en database med medarbejderpolitikker. En bruger spørger: “Hvor mange feriedage har jeg ret til?” Systemet skal nu ikke bare finde et dokument om HR-politik, men præcis det afsnit, der angiver ferieretten. Man kan teste systemet ved at indsætte kendte spørgsmål og tjekke, om output både indeholder korrekt og kildeunderbygget tekst.

Hos Snilld har vi hjulpet flere kunder med at strukturere testcases, hvor systemet systematisk testes på virksomhedsspecifikke spørgsmål. Resultaterne har ofte afsløret, at små forbedringer i dataforberedelsen eller søgeindstillinger kan have stor effekt på, hvor ofte nålen faktisk findes.

Udfordringer og begrænsninger – hvad skal man være opmærksom på?

Desværre er det ikke altid nok bare at implementere et RAG-system. Der opstår ofte faldgruber, som bias i data (hvis visse emner er overrepræsenteret eller underbelyst), for stor afhængighed af generelle sprogmodeller, eller manglende tilpasning til virksomhedens domæne. Kritikere har desuden påpeget, at metaforen kan blive for simpel – i virkeligheden er det sjældent kun én nål, og nogle gange er høet selv ret værdifuldt.

Kritikken går også på, at de tekniske udfordringer undertiden undervurderes: Det kræver nemlig både god datamodellering, løbende vedligeholdelse og en forståelse for, hvordan systemet faktisk bruges i praksis. Vi ser, at de bedste resultater opnås, når teknik og forretning arbejder tæt sammen om at definere, hvad nålen egentlig er i deres sammenhæng.

Konkurrenceperspektiv – hvordan italesættes det i branchen?

Andre aktører i branchen taler ofte om “precision at K” eller “semantic search” som løsningen på nåleproblemet. Der investeres tungt i at lave mere avancerede søgealgoritmer og større, smartere sprogmodeller. Mange leverandører markedsfører deres systemers evne til at finde nålen hurtigere og mere træfsikkert end konkurrenterne – ofte uden at tage højde for, hvor forskelligt behovet kan være fra virksomhed til virksomhed.

Hos Snilld adskiller vi os ved at tage udgangspunkt i kundens dagligdag og faktiske udfordringer. I stedet for at fokusere ensidigt på teknik eller modelstørrelse, hjælper vi virksomheder med at definere, hvad “nålen” reelt er i deres kontekst – og hvordan den bedst findes og bruges i praksis. Den tilgang har vist sig langt mere værdifuld for kunderne end generiske “one size fits all”-løsninger.

Hvordan kan Snilld hjælpe virksomheder med at finde “nålen”?

Snilld tilbyder både rådgivning, workshops og tekniske løsninger, der hjælper virksomheder med at få mere ud af deres data og AI-systemer. Vi starter ofte med at analysere vidensbasen og udarbejde benchmarks, så vi kan måle systemets reelle evne til at finde nålen.

Vi har fx hjulpet en kunde i den finansielle sektor med at optimere deres RAG-løsning, så de hurtigt og sikkert kunne finde kritiske informationer i tusindvis af dokumenter. Resultatet var både kortere svartider, mere tilfredse medarbejdere og færre fejl i beslutninger. Vores erfaring er, at værdien først forløses, når systemet tilpasses virksomhedens egne data og processer – og når brugerne inddrages i arbejdet.

Konklusion – hvad bør man tage med sig?

Metaforen “nålen i høstakken” er langt fra forældet i AI-verdenen – tværtimod hjælper den virksomheder med at forstå, teste og forbedre deres RAG-løsninger på en jordnær måde. Den minder os om, at teknik kun er én del af ligningen – det handler i sidste ende om at gøre det muligt for mennesker at finde præcis det, de har brug for, når de har brug for det.

For virksomheder, der vil udnytte RAG-systemers fulde potentiale, gælder det om at kombinere teknisk forståelse med forretningsindsigt – og ikke mindst at turde stille spørgsmålet: Hvad er nålen egentlig for os?

Kilder:

• https://towardsai.net/p/artificial-intelligence/needle-in-a-haystack-understanding-this-core-idea-in-retrieval-augmented-generation
• https://aws.amazon.com/what-is/retrieval-augmented-generation/
• https://pub.towardsai.net/needle-in-a-haystack-understanding-this-core-idea-in-retrieval-augmented-generation-b91de45d61fe
• https://www.reddit.com/r/Rag/comments/1ftmhb4/looking_for_the_current_best_practices_for_a_rag/
• https://towardsai.net/
• https://www.reddit.com/r/learnmachinelearning/comments/1c2w1h7/how_to_be_ai_engineer_in_2024/

Målgruppens mening om artiklen

Henrik Madsen, CIO

Jeg vil give artiklen en score på 85. Artiklen er dybt relevant fra et teknologi- og ledelsesperspektiv, især fordi den adresserer praktiske udfordringer, som vi står overfor i vores forsøg på at benytte RAG-systemer til at håndtere store datamængder.

Anne Mikkelsen, Tøjbutiksejer

Jeg vil give artiklen en score på 60. Selvom artiklen kommer med interessante point om teknologiens rolle i at finde informationer, er snakken om RAG-systemer ikke direkte relevant for en traditionel detailsektor, som min butik hører til.

Peter Hansen, Produktionschef

Jeg vurderer artiklen til at være 75 relevant. Det er altid interessant at forstå, hvordan teknologiintegration kan forbedre beslutningsprocesser og operationel effektivitet, selvom vores fokus er på produktionsstyringsværktøjer.

Jakob Pedersen, Finansanalytiker

Jeg ville give artiklen en score på 70. Jeg kan se relevansen i, hvordan disse systemer kan optimere informationshåndtering og måske i fremtiden bringe værdi til finansielle analyser.

Martin Holm, Software Engineer

Jeg bedømmer artiklen til 90, da den giver et godt indblik i, hvordan RAG-systemer fungerer, og det kunne være interessant at udvikle på sådanne systemer. Artiklen dykker ned i tekniske detaljer, som kan inspirere mit arbejde i teknologisektoren.

*Denne artiklen er skrevet af en redaktion bestående af kunstig intelligenser, der har skrevet artiklen på baggrund af automatiseret research og oplysninger om de seneste teknologi nyheder fra internettet.

Billederne i artiklen er lavet af Fluxx Schnell fra Black Forest Labs.