RAG forklaret – sådan bruger du AI på dine egne data
De fleste kender i dag AI som værktøjer, der kan skrive tekster, lave opsummeringer og besvare spørgsmål.
Men ofte bygger svarene på generelle træningsdata fra internettet – ikke på din virksomheds viden. Resultatet er svar, der lyder godt, men sjældent rammer virkeligheden hos jer.
Den virkelige værdi af AI opstår først, når du kan bruge teknologien på dine egne dokumenter, systemer og erfaringer.
Det er præcis, hvad RAG – Retrieval Augmented Generation – gør muligt.
Hvad er RAG – og hvorfor betyder det noget?
RAG er en metode, hvor en AI-model (som f.eks. GPT-4 eller Llama) kombineres med en vektor-database.
Det betyder, at AI’en ikke længere bare gætter ud fra sine generelle træningsdata, men kan hente konkrete oplysninger fra dine egne dokumenter – fx kontrakter, rapporter, kundedata eller interne manualer.
Helt praktisk sker der følgende:
Brugeren stiller et spørgsmål.
AI’en søger i jeres egne dokumenter og finder de mest relevante afsnit (kaldet “chunks”).
Disse stykker tekst sendes tilbage til modellen, som formulerer et svar på baggrund af dem.
Resultatet er et mere præcist, dokumenteret og kontekstuelt korrekt svar – fordi det bygger på virksomhedens egen viden i stedet for generelle gæt fra nettet.
Sådan kobles virksomhedens data sammen med AI-modellen gennem RAG.
Derfor er RAG en gamechanger
Når man kombinerer generativ AI med virksomhedens egne data, ændres spillereglerne.
RAG giver en række fordele, som både teknisk og forretningsmæssigt gør en mærkbar forskel:
🎯 Præcision: Svarene er baseret på jeres faktiske dokumenter – ikke på gæt fra internettet.
⚡ Effektivitet: AI kan søge i tusindvis af filer, dokumenter og PDF’er på få sekunder.
🔒 Datasikkerhed: Alt kan hostes i EU eller på jeres egne servere (on-prem), så I bevarer fuld kontrol over data.
🧠 Kontekstforståelse: Modellen lærer jeres sprog, jeres produkter og jeres forretningslogik at kende.
Kort sagt: RAG forvandler AI fra et eksperiment til et driftsklart forretningsværktøj.
Eksempler fra virkeligheden
RAG kan bruges i stort set alle typer virksomheder – fra produktion til rådgivning, service og detailhandel.
Her er nogle konkrete eksempler på, hvordan teknologien allerede skaber værdi:
Support og vidensdeling: En intern AI-assistent kan hurtigt finde svar i procedurer og manualer, så medarbejdere ikke skal lede selv.
Salg og tilbudsskrivning: Et salgsteam kan søge i tidligere tilbud og kundecases for at skrive nye, mere præcise oplæg.
Compliance og jura: En juridisk afdeling kan bruge RAG til at søge i kontrakter og politikker, så man altid arbejder på det rigtige grundlag.
Ledelsesrapportering: AI kan på sekunder trække viden ud fra store dokumenter – fx KPI-rapporter eller budgetnotater.
Fællesnævneren: Viden bliver gjort brugbar i hverdagen. Hurtigere, mere præcist og uden spildtid.
Sådan kommer du i gang med RAG
RAG kræver ikke, at du bygger en AI-løsning fra bunden. Det handler i stedet om at strukturere og aktivere den viden, I allerede har.
En typisk opstart foregår i tre trin:
Forstå jeres data – Hvilke dokumenter, systemer og kilder skal AI’en kunne hente viden fra?
Opret en vektor-database – Her lagres jeres data i et format, som AI’en kan forstå og søge i.
Kobl AI-modellen på – Systemet sættes op med jeres egne datasæt og sikkerhedskrav (fx Azure, OpenAI eller on-prem hosting).
Jeg hjælper virksomheder gennem hele processen – fra datastruktur og opsætning til integration i jeres eksisterende systemer, som CRM eller interne supportværktøjer.
RAG i praksis – sikkerhed og EU-hosting
Et af de vigtigste aspekter ved RAG er kontrol og compliance.
Alle løsninger kan køre på EU-baserede servere eller internt i virksomheden, så du undgår at sende følsomme data ud af huset.
Samtidig får du logging, adgangsstyring og versionskontrol – alt det, der skal til for at gøre AI driftssikkert og dokumentérbart.
Fra smart værktøj til strategisk ressource
Når RAG er implementeret korrekt, bliver AI ikke længere bare “et sjovt værktøj”.
Det bliver en strategisk ressource, der kan styrke beslutningsprocesser, kundeservice, kvalitet og innovation – alt sammen baseret på jeres egen viden.
Det er den forskel, der adskiller AI som hype fra AI, der faktisk gør en forskel i hverdagen.
👉 Vil du se, hvordan RAG kunne fungere i jeres forretning?
Book en kort, uforpligtende snak – så viser jeg, hvordan AI kan arbejde på jeres egne data.
