DataFlex, AI-agenter og RAG

DataFlex, AI-agenter og RAG

Forretningsssystemer med intelligens og initiativ

AI-agenter er autonome softwareenheder, drevet af kunstig intelligens, som kan udføre opgaver, tage beslutninger og interagere med mennesker og systemer — uden konstant menneskelig indgriben. De er mere end bare chatbotter: De er digitale kolleger, der kan forstå forretningslogik, kontekst og data, og de kan tilpasses til at arbejde præcis som du har brug for.

En af de mest kraftfulde metoder, vi anvender, er RAG – Retrieval-Augmented Generation. Med RAG kan en AI-agent ikke blot generere svar eller forslag baseret på sin træning, men også aktivt hente og kombinere information fra virksomhedens egne databaser, dokumenter eller API’er. Resultatet? En AI, der både er kreativ og præcis, og som kender jeres virkelighed. 

Forestil dig en AI-agent, der:

    • Svarer på komplekse kundespørgsmål ved at læse direkte i jeres supportsystem
    • Assisterer medarbejdere ved at opsummere sager, analysere historiske data og foreslå næste skridt.
    • Automatisk opdaterer CRM-systemet med relevante oplysninger fra e-mails og mødenoter.

For virksomheder, der arbejder med database-baserede forretningsapplikationer udviklet i DataFlex, er AI-agenter med RAG særligt interessante. De kan tilgå eksisterende forretningslogik, tabeller og forretningsregler, og bygge bro mellem den tekniske verden og brugerens intention. Det betyder hurtigere support, mere effektive arbejdsgange og et markant løft i datadrevet beslutningsstøtte.

Vi hjælper jer med at bygge og integrere AI-agenter, der ikke blot passer ind i jeres systemer — men som forstår dem, lærer af dem og forbedrer dem. Hvis I vil være blandt de første, der ikke blot taler om AI, men bruger det målrettet og effektivt, så lad os tage en snak.

Hvad er RAG – Retrieval-Augmented Generation?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) er en arkitektur, hvor en sprogmodel (LLM)
kombineres med eksterne informationskilder — typisk en database, dokumentlager eller API — for at kunne give kontekstafhængige og faktabaserede svar. I stedet for kun at stole på sin træningsdata, kan modellen “slå op” i jeres virksomhedsspecifikke data i realtid. For DataFlex udviklere, der arbejder med database-baserede applikationer, betyder det følgende:

Traditionel LLM vs. RAG

    • Traditionel LLM (som ChatGPT alene):
      • Gætter på et svar baseret på mønstre i træningsdata.
      • Ingen adgang til jeres specifikke forretningsdata.
      • Risiko for hallucinationer (dvs. opfundne svar).
    • RAG-arkitektur:
      • Trækker først relevant kontekst fra jeres egne kilder.
      • Sender både brugerens prompt og den hentede kontekst til LLM’en.
      • Giver svar, som både er korrekte, kontekstuelt relevante og dynamiske.

Typisk RAG-flow i en database applikation

    1. Brugerens spørgsmål:
      Fx: “Hvad er den samlede omsætning for kunde #1042 de sidste 12 måneder?”
    2. Retriever:
      • En søgefunktion (SQL, Elasticsearch, vector search) finder relevante datapunkter:
        • Fakturaer, ordrer, noter mv. relateret til kunde #1042.
      • Disse udtrækkes og struktureres som “kontekst”.
    3. LLM-call:
      • Konteksten + brugerens spørgsmål sendes som prompt til sprogmodellen.
      • Fx via OpenAI, Mistral, Claude, eller en lokal LLM via API.
    4. Svargenerering:
      • Modellen svarer i naturligt sprog:
        “Kunde #1042 har omsat for 842.500 kr. siden maj 2024, fordelt over 18 ordrer. Største enkeltordre var den 14. nov. 2024 på 112.000 kr.”
  • Fordele for database applikationer
    • Ingen retræning kræves: Du behøver ikke træne sprogmodellen på dine data. Du trækker blot det rigtige frem, når du skal bruge det.
    • Data holdes internt: Du kan bruge lokale sprogmodeller eller proxies med datakontrol og adgangsstyring.
    • Dynamisk og præcist: Svarene tilpasses altid nyeste data, hvilket er afgørende i forretningskontekster.

Eksempelteknologi for RAG i praksis

    • Retriever:
      • SQL via n8n, LangChain, LlamaIndex, Supabase m.fl.
      • Alternativt: vektorsøgning med Weaviate, Qdrant, Pinecone.
    • Sprogmodel:
      • Hosted: OpenAI, Claude, Mistral API
      • On-prem: LLaMA, Mistral, Command R+ via Ollama eller LM Studio.
    • Orkestrering:
      • Perfekt til n8n: Kombiner databasenoder, filhåndtering og HTTP-calls i et visuelt workflow.

Så… hvorfor betyder det noget?
Fordi det gør dine applikationer intelligente. Ikke bare reaktive, men proaktive. Ikke kun databærende, men forstående.

Med RAG kan vi opbygge agenter, der taler dit datasprog, forstår dine forretningsregler, og handler på dem. Det er ikke AI som legetøj. Det er AI som forretningsmotor.

Drevet af WordPress