RAG (Retrieval-Augmented Generation) betyder, at modellen slår op i dine egne kilder, før den svarer. I stedet for at gætte ud fra generel træning, henter den viden fra fx produktspecifikationer, FAQ, returpolitik og leveringsregler. Resultatet er færre hallucinationer og langt mere brugbare svar.
Den simple forklaring
RAG er "slå-op-før-du-svarer"-motoren bag en stærk AI-assistent. Den reducerer fejl og gør svarene konkrete for din shop, ikke bare generiske.
Commerce-effekt
RAG forbedrer produktvejledning, reducerer supporttid og øger sandsynligheden for, at kunden gennemfører køb i samme session.
Typiske faldgruber
Dårlige dokumentkilder giver dårlige svar.
Manglende opdatering af feed skaber forældet information.
Uklare metadata gør retrieval upræcis.
TLDR; pointe: Tænk RAG som bibliotekar + forfatter. Bibliotekaren finder kilderne, forfatteren formulerer svaret.
