AI-agent med RAG-teknik: så gör du AI säker & användbar

Dags för ett RAG-projekt? Listan med buzzwords kring AI kan göras lång, men det nyss nämnda RAG: Retrieval-Augmented Generation, gör du säkrast i att lägga på minnet. 

Vi vill alla få ut det mesta och det bästa av våra AI-satsningar men begränsas av flera aspekter. Alltifrån tiden att faktiskt bygga något med AI som ger affärsvärde, till att det är säkert för att hantera företagets känsligaste dokumentation. 

Så medan alla pratar om hur man kan göra kraftfulla språkmodeller (LLM:er) ännu smartare – utan att behöva träna om dem från grunden, har två spännande tekniker seglat upp på topplistan:  RAG (Retrieval-Augmented Generation) och AI-agenter.

I den här artikeln berättar vi mer om:

1. LLM vs AI-agent – vad är skillnaden?

2. Vad är RAG-teknik?

3. AI-agenter med RAG – det här innebär det

4. När är RAG rätt för din organisation?

5. Säkerheten först – därför är RAG tryggast

6. Så gör du AI-agenten tillgänglig för medarbetarna

7. Bygg en AI-assistent på sex veckor

Skillnaden mellan LLM:er & AI-agenter

Låt oss reda ut skillnaden mellan LLM:er (typ GPT4, Claude, Gemini) och AI-agenter – och vad effekten med RAG blir.

• LLM (Large Language Model): En språkmodell, som GPT-4, kan skriva texter och svara på frågor utifrån allmän kunskap den har tränats på – men den känner inte till ditt företags egna dokument eller kan utföra uppgifter på egen hand

• AI-agenter är som en digital kollega. Den kan inte bara ge dig ett svar, utan också planera nästa steg och utföra uppgifter i olika system – till exempel boka ett möte, uppdatera en databas eller styra ett arbetsflöde i ett IT-system.

• RAG-teknik (Retrieval-Augmented Generation): Är ett extra lager ovanpå en LLM eller AI-agent som gör att den kan söka i dina egna, interna dokument och använda den informationen när den svarar, hämta information från olika interna system och utföra uppgifter

Vad är RAG-teknik?

En vanlig AI-modell (som GPT-4 eller Claude) är bra på språk. Den kan skriva, förklara och svara på frågor. Men den har en stor begränsning: den vet inget om ditt företag. Den kan alltså inte säga när ert avtal går ut, vad som står i personalhandboken eller hur en specifik maskin kalibreras.

Ett sätt att lösa det vore att träna om AI-modellen med företagets egna dokument. Men det är både dyrt, tidskrävande – och osäkert. När man tränar en modell “försvinner” informationen in i modellen, och det är svårt att styra exakt hur informationen används.

RAG-teknik fungerar annorlunda. Här tränas inte modellen om, utan den hämtar fakta från dina dokument och system i realtid, varje gång en fråga ställs. Det betyder att du kan uppdatera din kunskapsbas med nya filer, avtal och manualer – och AI:n använder den senaste informationen direkt, utan att behöva tränas om.

Du kan tänka på det som en kollega. I stället för att minnas allt utantill (och riskera att ha fel) går kollegan först och hämtar pärmen från arkivet, läser det som står och ger dig sedan svaret.

• Retrieval = hämta rätt information (ur dokument, databaser, guider)

• Generation = skapa ett svar baserat på just den informationen

Nästa nivå av AI-kollegor: AI-agenter baserade på RAG-teknik

En språkmodell kan ge dig svar i text, men den kan inte hämta information från dina system eller agera praktiskt. Därför bygger man AI-agenter.

En AI-agent byggd på RAG-teknik kan inte bara läsa och förstå dina interna dokument, utan också kopplas ihop med andra system i din organisation – till exempel CRM, ERP, intranät, supportsystem eller HR-plattformar. Det innebär att den både kan hämta rätt fakta och agera på den.

Så kan det fungera i praktiken:

• Hämta information: AI-agenten hittar rätt uppgifter i avtal, manualer, kundhistorik eller databaser

• Planera nästa steg: Den analyserar frågan, tar hänsyn till regler, tidigare mönster och din verksamhets logik

• Genomföra uppgifter: Agenten kan sedan boka möten, uppdatera ett ärende i ett supportsystem, föreslå en produkt till en kund eller lägga en beställning i ert inköpssystem.

Skillnaden är tydlig: där en LLM ger dig ett svar i text, blir en AI-agent en kollega som faktiskt gör jobbet.

När är RAG rätt för din verksamhet?

RAG är särskilt användbart när du har:

• Mycket information i PDF:er, intranät, avtal eller guider

• Behov av att behålla data internt (RAG fungerar i säkrad miljö)

• Krav på pålitliga svar med källhänvisning

Säkerhetsaspekter: Den största fördelen med RAG-tekniken

En av de stora fördelarna med RAG är att du kan behålla kontrollen över din data. Till skillnad från att träna om en AI-modell, där du riskerar att skicka iväg känslig information till en extern aktör, fungerar RAG så att dokumenten lagras i en egen, kontrollerad miljö – till exempel i företagets serverhall eller i ett säkrat moln som Azure eller AWS.

Så här ser säkerheten ut i praktiken:

1. Dokumenten lämnar inte systemet – de indexeras och lagras i en vektordatabas som ni själva kontrollerar

2. AI-modellen får aldrig tillgång till hela dokumentet, utan bara relevanta utdrag (“chunks”)

3. Åtkomst styrs per användare och roll. En HR-agent kan svara på personalfrågor, men inte se avtal

4. Allt loggas för spårbarhet – vilket underlättar både revision och förbättring

RAG gör det möjligt att använda AI i vardagen utan att ge bort företagets mest känsliga tillgång – er egen data.

Så blir AI-agenter tillgängliga för rätt personer

En RAG-AI-agent kan göras tillgänglig för rätt personer via:

• Webbchatt på intranätet

• Teams-/Slack-bot

• Mobilapp för tekniker i fält

• Plugin i befintliga system (CRM, journalsystem, supportsystem)

Bygg en AI-assisten med RAG på 6 veckor

Det låter kanske avancerat, men med rätt metod kan du ha en AI-assistent på plats inom sex veckor. Boka en kostnadsfri konsultation med oss, och ta reda på hur vi kan hjälpa dig få en AI-agent med RAG-teknik på plats på nolltid! Boka ett möte med oss!