RAG-løsninger

RAG løsninger for i dag og fremtiden

RAG (Retrieval‑Augmented Generation) kombinerer språkmodeller med deres egne dokumenter, databaser og systemer. Resultatet er en KI‑løsning som kan gi riktige, transparente og oppdaterte svar, i stedet for å gjette.

XLENT har dokumentert erfaring med å utvikle RAG‑systemer i produksjon, blant annet KI‑assistenter basert på LangChain, vektordatabaser og Python levert til både interne og eksterne kunder.

Kontakt

Svein Aandahl 91 88 90 65 svein.aandahl@xlent.no

Kosovare Olluri 47 02 26 05 kosovare.olluri@xlent.no

KI løsninger som RAG lages av gode XLENT konsulenter

Trenger alle en RAG løsning?

Det er ikke alltid en RAG løsning er svaret. Derfor gjør vi en grundig analyse av behov før vi eventuelt foreslår en RAG‑arkitektur. RAG må designes riktig for å fungere i praksis. Vi hjelper med å kartlegge datastruktur, kildetyper, brukerbehov og passende arkitektur. Det vi kan hjelpe til med er: - Valg av løsningsdesign, RAG vs. tradisjonell søk vs. agent‑arkitektur - Arkitekturvalg med LangChain, Azure OpenAI, Python og vektordatabaser - Design av kjeder, retrievers, embeddings og kvalitetssikringssteg - Kostoptimalisering (tokens, caching, batching)  Dette sikrer at løsningen blir robust, vedlikeholdbar og skalerbar fra dag én.

Har du orden på dataene dine?

RAG er så bra som dataene du gir den. Våre utviklere jobber systematisk med datapreparering, semantisk søk og vektordatabaser. Det som må til for å få en RAG skal fungere bra er: - Rensing, transformasjon og strukturering av dokumenter - Oppsett av embeddings‑pipeline i Python - Semantisk søk, vektordatabaser og relevans‑scoring - Rangering, filtrering og boosting for bedre presisjon

Utvikling av RAG‑kjeder og KI‑agenter

XLENT har tung, dokumentert erfaring med å bygge RAG‑agenter og kjeder med:

LangChain (custom chains, tool‑use, SQL‑chain, parallelle kjeder)
Python‑baserte agent‑systemer (rutingslogikk, spørretransformasjon, strukturerte output‑formater)
Integrerte pipelines for oppslag mot HR‑systemer, SharePoint, databaser, API‑er og interne kunnskapskilder
Multi‑agent‑oppsett for mer komplekse arbeidsflyter

Dette er teknologien bak både interne og kundespesifikke løsninger.

Utvikler som jobber med kvalitetssikring

Vi bygger ikke "magiske svarte bokser"

XLENTs RAG‑løsninger evalueres grundig for presisjon, relevans og robusthet Dette kan gjøres på følgende måter: - RAGAS‑evaluering (relevans, konfidens, fullstendighet, hallusinasjonsmåling) - Manuelle valideringer - A/B‑testing av promptdesign - Logging, observability og tracing  Dette sikrer at løsningen ikke bare fungerer, men at den er målbar, mulig å forbedre og trygg å bruke.