Indledning
Store sprogmodeller har introduceret en ny æra inden for generativ AI, men står overfor kritiske udfordringer, herunder fænomenet hallucination. Hallucination refererer til modellers tendens til at generere ukorrekt eller irrelevant information, hvilket udgør en betydelig risiko, især i højrisiko-applikationer som medicinske evalueringer og autonome beslutningstagende systemer.

Problemet med hallucination
Hallucination i AI-modeller er et kendt problem, som kan skade deres anvendelighed i felt såsom jura og medikoteknik. Det er vigtigt at adresserer disse problemer, da fejlinformation fra modeller kan have alvorlige konsekvenser i virkelige anvendelser.
Snillds kommentar til RAG-Check
Snilld ser RAG-Check som en milepæl i udviklingen af værktøjer til tackling af hallucinationer i multi-modale retrieval-augmented generation (RAG) systemer. Det vil sige systemer, hvor AI arbejder med informationer fra et stort antal dokumenter. Det kunne for eksempel være en virksomheds samlede produkt, kontrakt og kundekartotek. Dette innovative værktøj kan betydeligt forbedre præcisionen og pålideligheden af AI-baserede systemer, som anvendes i komplekse og dynamiske miljøer.
Vi arbejder hos Snilld selv med sammensatte assistent forløb, hvor vi lader specialdesignede assistener vurdere validitet, kvalitet og output fra andre assistenter. Så vi udnytter allerede mulighederne fra ligenende processer i praksis i dag. Og vi kan derfor bekræfte, at teorierne virker.
Kompleksitet i evalueringen
RAG-Checks tre-komponent struktur – bestående af relevansscoring, span-kategorisering, og korrekthedsvurdering – giver en grundig analysemetode, der er nødvendig for effektiv evaluering af multimodale data.

Forbedringer gennem relevansscoring
Den drastiske stigning i præcisionen fra 41% til 89.5% ved anvendelse af RS-modellen er et bevis på metodens potentiale. Dog medfølger der høje beregningskrav, noget Snilld mener kræver intelligent ressourceoptimering.
Fleksibilitet i arkitekturen
Muligheden for at integrere en række VLM- og LLM-kombinationer, gør RAG-Check til et meget alsidigt værktøj. Dette giver virksomheder mulighed for at eksperimentere med og finde den bedste løsning til deres specifikke behov.
Erhvervslivets relevans
For virksomheder som Snilld er RAG-Check et værktøj der åbner døren til nye muligheder for at udvikle og evaluere AI-systemer, hvilket er afgørende i industrier som kundeservice og dokumentanalyse.

Udfordringer for mindre virksomheder
Snilld påpeger, at de øgede computationale krav er en potentiel barriere for små og mellemstore virksomheder. Dette understreger behovet for balance mellem præcision og omkostningseffektivitet i udviklingen af AI-værktøjer.
Real-time applikationer
Det er vigtigt at overveje, hvordan disse modeller kan tilpasses til hurtigere løsninger uden at ofre væsentlig præcision, især i realtidssystemer.
Udvidelse til flere modaliteter
Mens RAG-Check fokuserer på tekst og billeder, er det muligt at udvide metoden til at inkludere lyd og video. Dette kan yderligere øge relevansen for mange forskellige applikationsområder.
Fremtidsperspektiver
Snilld ser et potentiale i at anvende RAG-Checks principper i deres egne AI-løsninger, såsom indholdsmoderation og kontekstuel databehandling, hvilket kan føre til yderligere forbedringer i systemernes præcision og pålidelighed.
Kritisk betydning af RAG-Check
RAG-Check markerer en vigtig udvikling i styrkelsen af AIs evne til at reducere hallucination og øge pålideligheden af outputs i komplekse systemsammenhænge.
Samlet vurdering
Samlet set giver RAG-Check et stærkt grundlag for yderligere forbedringer i AI-teknologier og præsenterer klare muligheder for innovation i både kommercielle og offentlige sektorer.</p…
Kilder:
- https://www.marktechpost.com/2025/01/11/rag-check-a-novel-ai-framework-for-hallucination-detection-in-multi-modal-retrieval-augmented-generation-systems/
- https://hai.stanford.edu/news/hallucinating-law-legal-mistakes-large-language-models-are-pervasive
- https://zilliz.com/blog/evaluating-multimodal-rags-in-practice-trulens
- https://arxiv.org/html/2501.03995v1
- https://www.ibm.com/think/topics/ai-hallucinations
- https://arxiv.org/html/2501.03995v1
Målgruppens mening
Henrik Madsen, Chief Information Officer (CIO):
Jeg vurderer artiklen til 65. Den beskriver godt de udfordringer, vi står overfor ved integrationen af AI i vores processer, især problemer som hallucination, der kan påvirke pålideligheden af de systemer, vi implementerer. Dog kunne artiklen være mere fokuseret på praktiske løsninger og case-studier fra industrien.
Laura Thomsen, Operation Manager:
Jeg vil give artiklen en 70. Jeg synes, den er relevant, fordi den understreger de vigtige aspekter af AI’s anvendelighed i erhvervslivet og de udfordringer, som vi, i operationelle roller, skal forholde os til. Artiklen kunne dog have lagt mere vægt på kost-effektivitet og anvendelse i mellemstore virksomheder.
Ole Jensen, IT-Manager:
Jeg giver artiklen 60. Den indeholder interessante punkter omkring AI’s evne til at håndtere komplekse data, men jeg savner flere konkrete eksempler på, hvordan dette kan anvendes direkte i IT-afdelinger for at forbedre processer.
Kirsten Andersen, Digitaliseringsekspert:
Artiklen lander på 75 fra min side. Den rejser vigtige spørgsmål om AI’s nuværende begrænsninger og muligheder, hvilket er meget relevant for vores arbejde med at implementere nye digitale løsninger i den offentlige sektor. Artiklen kunne dog godt have dykket længere ned i metodernes specifikke tekniske egenskaber.
Martin Poulsen, CEO:
Jeg ville give artiklen en 68. Den diskuterer en central problemstilling – hallucination i AI – som både kan true og forbedre vores virksomheds processer. Artiklen manglede dog noget dybdegående analyse af, hvordan man konkret kan overvinde disse udfordringer med realistiske strategier i virksomhedsopsætning.
*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 Dall-E3 fra OpenAI.
Book Din Gratis AI-Samtale
– Ingen Tekniske Forudsætninger Påkrævet!
Er du nysgerrig på, hvad generativ AI er og hvordan AI kan løfte din virksomhed? Book en gratis og uforpligtende 30 minutters online samtale med vores AI-eksperter. Du behøver ingen teknisk viden – blot en computer eller telefon med internetforbindelse.
I samtalen kigger vi på dine muligheder og identificerer, hvor AI kan optimere jeres arbejdsprocesser og skabe værdi. Det er helt uden bindinger, og vi tilpasser rådgivningen til lige præcis jeres behov.
Fordele ved samtalen:
- Samtalen handler om dig og dine behov
- Indblik i AI’s potentiale for din virksomhed
- Konkrete idéer til effektivisering af dine processer
- Personlig rådgivning uden teknisk jargon
Det handler om at skabe værdi for dig
You must be logged in to post a comment.