RAG-implementation för svenska företag

Vi bygger RAG-lösningar som låter er AI svara korrekt på frågor om era egna dokument, ärenden och kunskapsbaser - med spårbarhet till källor och utan att hallucinera.

Vad det innebär

Embeddings + vector store (Pinecone, Qdrant, pgvector)

Hybridsök (BM25 + semantisk) för bästa precision

Källcitering inbyggt - ingen hallucination

Evaluation pipeline med Ragas och egna datasets

Djupdykning

När RAG är rätt - och när det inte är det

RAG (Retrieval-Augmented Generation) låter en språkmodell svara korrekt på frågor om era dokument, med källcitering och utan att hitta på. Det är rätt verktyg när datan ändras ofta, ni vill ha spårbarhet till källan, och datavolymen är liten till medel.

Det är fel verktyg om ni egentligen vill anpassa modellens stil eller format - då är fine-tuning bättre. Ofta kombineras de.

Arkitekturen som håller i produktion

En RAG-lösning som faktiskt fungerar har fler lager än "embeddings + vector store". Vi bygger med hybridsök (BM25 + semantisk) för precision, re-ranking för relevans, källcitering i varje svar, och en eval-pipeline som mäter träffsäkerhet mot ett eget testset. Vector-databasen väljs efter volym - pgvector för start, Qdrant eller Pinecone vid skala.

Passar / passar inte

Passar när

Stor intern kunskapsbas att söka i
Krav på källcitering
Data som ändras ofta

Passar inte när

Liten statisk datamängd som ryms i en prompt
Behov av att ändra modellens stil snarare än kunskap

Tjänsteleverans

Så arbetar vi med detta

RAG-implementation för svenska företag - process, pris och leverans

Se hela tjänsten

Vanliga frågor

Q01När är RAG bättre än fine-tuning?

RAG vinner när data ändras ofta, ni vill ha källcitering, eller datavolymen är liten/medel. Fine-tuning är bäst när ni vill anpassa modellens stil/format eller har stora träningsdata. Ofta används båda tillsammans.

Q02Vilken vector-databas rekommenderas?

För start: pgvector på Postgres (enklast). Skalar ni: Qdrant eller Pinecone. För enterprise med Azure: Azure AI Search. Valet styrs av datavolym, latency-krav och var resten av stacken ligger.

Relaterade ämnen

AI-konsult i Sverige

Senior AI-konsult med fokus på leverans - från första pilot till produktion. Leverantörsoberoende: Claude, GPT, Azure OpenAI, Vercel AI SDK.

Läs ämnet

AI-agenter för företag

Multi-step AI-agenter med verktygsanrop, minne och guardrails. Byggda för pålitlig produktion, inte demos.

Läs ämnet

Nästa steg

Diskutera ert behov av rag-implementation för svenska företag

Ett kostnadsfritt 30-minuters samtal - vi går igenom situationen och vad ett nästa steg kan se ut.

Boka samtal Se tjänsten