Google-onderzoek toont aan dat niet de hoeveelheid, maar de kwaliteit en relevantie van contextuele informatie cruciaal zijn voor performante AI-antwoorden.
AI die leert zoeken én begrijpen
Bij de ontwikkeling van generatieve AI – zoals grote taalmodellen (LLM’s) – wordt steeds vaker een techniek gebruikt die bekendstaat als Retrieval-Augmented Generation (RAG). Deze aanpak combineert het genereren van taal met het ophalen van relevante externe informatie. Google DeepMind onderzocht nu hoe belangrijk de kwaliteit van deze opgehaalde context werkelijk is.
Hun conclusie? Niet meer context, maar voldoende relevante context maakt het verschil.
Wat is RAG precies?
Bij klassieke LLM’s wordt alle kennis ingebakken tijdens de trainingsfase. Maar die kennis raakt snel verouderd. Daarom biedt RAG een oplossing: het model zoekt in real-time naar recente of domeinspecifieke informatie (denk aan Wikipedia, documenten of interne databanken) en gebruikt die om betere antwoorden te genereren.
Het lijkt logisch dat meer opgehaalde informatie tot betere antwoorden leidt. Maar Google’s nieuwste studie stelt die aanname op de proef.
Kwaliteit boven kwantiteit
In plaats van louter veel context aan te leveren, blijkt het cruciaal om de juiste context te bieden. De onderzoekers analyseerden honderden datasets en ontdekten dat AI-modellen vaak al goed presteren met een beperkt aantal relevante fragmenten. Extra irrelevante of ruisende informatie leidt zelfs tot slechtere prestaties.
Ze noemen dit fenomeen “sufficient context” – voldoende context die het antwoord optimaal ondersteunt, zonder het model te overladen met overbodige details.
Waarom dit belangrijk is voor bedrijven en ontwikkelaars
Deze inzichten zijn niet alleen relevant voor onderzoekers, maar ook voor bedrijven die AI implementeren in hun workflows. Denk aan juridische zoekmachines, medische assistenten of klantenservicechatbots. In die toepassingen is het cruciaal dat AI-modellen snel de juiste info vinden en gebruiken – zonder te worden afgeleid door irrelevante data.
De implicatie is duidelijk: het bouwen van slimmere, contextbewuste retrievalsystemen loont. Met andere woorden, het gaat er niet om hoeveel een AI weet, maar of het precies weet wat het moet weten.
Hoe past UP-TO-DATE WebDesign dit nu al toe?
Bij UP-TO-DATE WebDesign werken we al volop volgens deze visie:
- Custom AI Memory per klant: Voor elke klant bouwen wij een unieke AI Memory-structuur op. Hierin verzamelen én organiseren we alle bedrijfsrelevante informatie (diensten, doelgroep, expertise, kernwaarden, enz.).
- Context slim aanbieden: Onze AI-powered oplossingen (website, blog, magazine, …) zorgen ervoor dat alleen de meest relevante bedrijfsdata wordt gebruikt bij contentcreatie, planning, rapportering of klanteninteractie.
- Evolutie naar RAG in de praktijk: We zijn nu al aan het integreren met Retrieval-Augmented Generation technieken, waarbij onze AI-systemen in real-time de juiste documenten, referenties en voorbeelden ophalen op het moment dat er een specifieke vraag komt. Dit zorgt voor helderdere, betrouwbaardere en persoonlijkere AI-antwoorden – precies afgestemd op de unieke context van jouw bedrijf.
Wil je weten hoe zo’n aanpak jouw bedrijf kan versterken? Lees verder over onze AI Memory-aanpak. Of vraag een vrijblijvende demo aan, en ontdek hoe jouw kennis écht vertaald wordt naar AI.
De weg naar efficiëntere AI
Dankzij dit onderzoek kan de ontwikkeling van AI-systemen gerichter verlopen. Door focus te leggen op de kwaliteit van de opgehaalde informatie – in plaats van op louter volume – kunnen AI-oplossingen sneller, betrouwbaarder en goedkoper worden gemaakt.
Voor wie werkt aan de toekomst van AI betekent dit één ding: slimme selectie is krachtiger dan brute opslag.
