Heeft iemand anders last van RAG-systemen die verouderde antwoorden geven? Hoe ga je om met informatie-actualiteit?

Dit is één van de meest voorkomende pijnpunten bij RAG-implementaties. Dit heb ik geleerd uit tientallen enterprise-deployments:

Het kernprobleem: Embeddingmodellen begrijpen tijd niet. Een document uit 2023 en 2026 kan bijna identieke embeddings hebben als ze over hetzelfde onderwerp gaan, zelfs als de informatie totaal verschillend is.

Wat echt werkt:

1. Hybride scoring – Combineer semantische overeenkomst (cosine-afstand) met een tijdsafnamefunctie. Wij gebruiken meestal: final_score = semantic_score * (0.7 + 0.3 * recency_score)

2. Documentversiebeheer – Overschrijf een document niet, maar houd versies bij en markeer de laatste expliciet als “actueel” via metadatafiltering.

3. Temporale chunking – Voeg de documentdatum toe aan elke chunk, niet alleen aan het hoofddocument. Zo ziet de LLM de tijdscontext.

De timestamp-metadata die je noemt werkt alleen als je retrievalpipeline deze echt gebruikt voor filtering of her-ranking. Veel standaardopstellingen negeren het.

Ik bekijk het vanuit de contentkant, niet de technische kant.

Wij hadden hetzelfde probleem en realiseerden ons dat het deels een organisatorisch probleem was, niet alleen een technisch. Onze schrijvers werkten documenten bij, maar volgden geen consistent proces dat het RAG-systeem kon volgen.

Wat wij hebben ingevoerd:

• Elk document heeft een verplichte “laatst geverifieerd”-datum (anders dan “laatst bewerkt”)
• Content-eigenaren krijgen automatisch reminders om elk kwartaal te verifiëren
• Documenten ouder dan 6 maanden zonder verificatie worden gemarkeerd en gedegradeerd bij retrieval
• We hebben expliciete “vervangt”-relaties toegevoegd bij vervangende content

De technische oplossing is belangrijk, maar als je content governance niet op orde is, hou je altijd problemen met actualiteit.

De meetwaarde die telt: Wij monitoren het “stale retrieval rate” – het percentage opvragingen waarbij nieuwere content bestond maar niet werd getoond. Dat hebben we in drie maanden van 23% naar 4% gebracht.

Dit patroon werkt bij ons goed:

Twee-staps retrieval:

Stap 1: Traditionele semantische zoekopdracht voor top-K kandidaten (K=50-100) Stap 2: Re-ranker die zowel relevantie ALS actualiteit meeneemt

De re-ranker is een klein getuned model dat leert van gebruikersfeedback welke resultaten daadwerkelijk nuttig waren. Na verloop van tijd leert het automatisch welke contenttypes actueel moeten zijn en welke niet.

We hebben ook een freshness audit dashboard gebouwd dat toont:

• Gemiddelde leeftijd van opgehaalde documenten
• Onderwerpen waar vaak oude content wordt opgehaald
• Documenten die vaak worden opgehaald maar zelden als nuttig worden beoordeeld

Hiermee konden we proactief probleemgebieden identificeren in plaats van te wachten op klachten van gebruikers.

Kleinere schaal hier – wij zijn een startup met 20 mensen zonder dedicated ML-infrastructuur.

Wij hebben het simpel gehouden: forced re-indexing via content change webhooks in plaats van geplande batchjobs. Elke keer dat een document in ons CMS wordt aangepast, wordt direct opnieuw ge-embed en geïndexeerd.

Voor onze schaal (5.000 documenten) is dit snel genoeg en zorgt het voor nul vertraging tussen contentupdates en retrievalactualiteit.

We zagen ook dat expliciete versievermelding in de content zelf de LLM helpt. Door “Bijgewerkt januari 2026” in de eerste alinea toe te voegen, ziet de LLM bij ophalen van een oude versie alsnog de datum en kan onzekerheid worden vermeld.

Op enterprise-niveau pakken wij dit anders aan:

Het echte probleem is niet de retrieval – het is weten wanneer content daadwerkelijk verouderd is. Een document uit 2020 kan vandaag nog perfect kloppen, terwijl eentje van vorige maand al achterhaald kan zijn.

Onze aanpak: Geautomatiseerde checks op contentgeldigheid

Wij draaien nachtelijke jobs die:

1. Opgehaalde content vergelijken met gezaghebbende bronnen
2. Documenten markeren waar belangrijke feiten zijn veranderd
3. Content-eigenaren automatisch waarschuwen
4. Gemarkeerde content tijdelijk lager scoren bij retrieval

Voor productcontent hebben we integratie met onze productdatabase. Elke schemawijziging, prijswijziging of feature-depreciatie triggert direct een content review.

De kosten van verkeerde informatie aan klanten zijn veel hoger dan de investering in monitoring op actualiteit.

Deze discussie is heel relevant voor wat ik constant zie bij externe AI-systemen.

Als je je zorgen maakt om actualiteit in je interne RAG, denk dan ook eens aan wat er gebeurt wanneer ChatGPT, Perplexity en Google AI Overviews jouw publieke content citeren.

Onderzoek toont aan dat ChatGPT gemiddeld 393 dagen actuelere content citeert dan traditionele Google-resultaten. Als je publieke content verouderd is, citeren deze AI-systemen je óf helemaal niet, óf ze citeren verouderde informatie over je bedrijf.

Ik gebruik Am I Cited om te monitoren wanneer AI-systemen content van onze klanten citeren en welke pagina’s. Het is echt inzichtgevend om te zien hoe contentactualiteit direct samenhangt met AI-zichtbaarheid.

Voor publieke content gelden dezelfde principes – AI-systemen hebben een voorkeur voor actuele content, en verouderde content verliest na verloop van tijd citaties.

Operationele tip die ons heeft geholpen: alles instrumenteren.

We hebben logging toegevoegd om bij te houden:

• Leeftijd van elk opgehaald document
• Of opgehaalde documenten “actueel” of “gearchiveerd” zijn gemarkeerd
• Gebruikerstevredenheid gekoppeld aan contentleeftijd

Een Grafana-dashboard gebouwd dat dit alles toont. Bleek dat ons verouderde contentprobleem zich concentreerde in slechts 3 productgebieden waar de aangewezen schrijvers het bedrijf hadden verlaten. We hadden geen retrievalprobleem – we hadden een content-eigenaarschapprobleem.

De data hielp ons de noodzaak aan te tonen voor een dedicated content maintenance persoon.

Deze thread was ontzettend behulpzaam. Samenvattend wat ik meeneem:

Technische verbeteringen:

1. Hybride scoring met tijdsafname implementeren
2. Documentversiebeheer met expliciete “actueel”-vlaggen toevoegen
3. Twee-staps retrieval met her-ranking overwegen
4. Dashboards voor monitoring van actualiteit bouwen

Procesverbeteringen:

1. Contentverificatie los van bewerken
2. Automatische detectie van veroudering via gezaghebbende bronnen
3. Duidelijk content-eigenaarschap en updateverantwoordelijkheid
4. Webhook-triggered re-indexering voor snellere doorvoer

Te monitoren metrics:

• Stale retrieval rate
• Gemiddelde leeftijd opgehaalde documenten
• Gebruikerstevredenheid versus contentleeftijd

Ik ga beginnen met hybride scoring en contentverificatie-workflow. Kom over een paar weken terug met resultaten.