--- title: "Trenger RAG-løsninger klarspråk?" canonical: "https://forvarelset.tazk.no/space/TO/blog/377946118/Trenger%20RAG-l%C3%B8sninger%20klarspr%C3%A5k%3F" format: markdown --- ![marla_rag.png](media://c8388e17-7461-4138-bfe7-3c709e7e02bf) **Ja. Uklart språk gir dårligere svar – også når teknologien er god.**
RAG kort forklart `RAG (Retrieval-Augmented Generation) er en metode der språkmodeller støtter seg på eksterne kunnskapskilder før de genererer svar. Kunnskapsbasen er styrt av deg, ikke av modellens treningsdata. Resultatet er mer relevante svar og bedre tilpasning til konkrete bruksområder.`
Du kan bygge en teknisk solid RAG-løsning med riktig modell, arkitektur og ytelse. Likevel kan svarene bli uklare, mangelfulle eller misvisende. Ofte skyldes det ikke teknologien, men teksten løsningen jobber med. I RAG er språk ikke bare formidling. Språket er en del av selve grunnmuren.[1] ## RAG jobber med utdrag – ikke helhet Når mennesker leser, forstår vi sammenheng. Vi husker det som sto tidligere, tolker henvisninger og fyller inn det som ikke er sagt. RAG-løsninger gjør ikke det. Dokumenter deles som regel opp i mindre tekstbiter. Systemet lagrer og søker i disse bitene hver for seg. Når noen stiller et spørsmål, henter løsningen de bitene som ligner mest på spørsmålet, og bruker dem som grunnlag for svaret.[2] Hvorfor? RAG ser ikke dokumentet som helhet. Den ser utdrag. Det betyr at hver tekstbit må fungere rimelig godt alene. Det finnes teknikker som reduserer problemet, for eksempel overlappende tekstbiter, tydelig dokumentstruktur eller hierarkisk inndeling.[3][4] Likevel forsvinner ikke utfordringen. RAG ser fortsatt utdrag, ikke helhet. ## Det som fungerer for mennesker, kan bli uklart for maskiner God tekst for mennesker bygger ofte på variasjon og implisitt forståelse. Vi varierer ord. Vi viser til noe som er forklart tidligere. Vi lar leseren trekke slutninger selv. For RAG kan dette bli en svakhet. Setninger som er tydelige i sammenheng, kan bli uklare når de løsriver seg fra resten av teksten. Ord som «denne ordningen» eller «som nevnt over» mister mening når systemet ikke ser det som kom før.[5] Også når mer avanserte måter å dele opp tekst på tas i bruk.[6] Resultatet er ofte ikke direkte feil, men svar uten riktig ramme. Da blir de misvisende. ## Ordvalg styrer hva systemet finner RAG-løsninger finner relevant tekst ved å sammenligne mening, ikke bare ord. [7] Det forutsetter at språket er rimelig konsekvent. Hvis samme ting omtales med ulike ord – for eksempel «bruker», «klient», «mottaker» og «søker» – kan systemet behandle dem som beslektede, men forskjellige begreper. Da blir det vanskeligere å hente alt som faktisk hører sammen.[8] Enhetlig begrepsbruk og klarspråk har derfor en teknisk side: Når du bruker samme ord for samme ting, øker treffsikkerheten i søk og svar.[9] ## Teknologi kan kompensere – til en viss grad Moderne RAG-løsninger kombinerer ofte flere teknikker: - søk som tar hensyn til både ord og mening[8] - ekstra ledd som vurderer og sorterer treff[10] - smartere inndeling av tekst, basert på innhold[11] Dette gir bedre resultater enn før. Samtidig viser erfaring at også avanserte løsninger kan treffe riktig tekst, men likevel gi uklare eller ufullstendige svar.[7] Teknologi kan kompensere for noe uklart språk. Men det øker kompleksitet, kostnad og vedlikehold. Og det kan ikke fullt ut rette opp utydelig formulert innhold.[12] ## Klarspråk gjør teksten mer robust RAG forholder seg bare til det som faktisk står i teksten. Ikke det som er ment. Ikke det som ble forklart tidligere. Ikke det en erfaren leser forstår av seg selv. Tekst fungerer derfor bedre i RAG-løsninger når den: - sier tydelig hvem som gjør hva - bruker samme ord for samme ting - forklarer begreper før de brukes videre - gjentar nødvendig kontekst der mennesker vanligvis ville spart plass Dette samsvarer godt med etablerte prinsipper for klarspråk.[13] Dette handler ikke om å fjerne faglighet, men om å gjøre teksten mindre sårbar når den deles opp og brukes stykkevis.[9] ## Norsk språk krever ekstra testing Norsk skiller seg fra engelsk på flere måter som kan påvirke RAG-løsninger. Vi har to skriftspråk og mange sammensatte ord. Tester av norske språkmodeller viser at norsk tekst oftere deles opp i mindre biter enn engelsk, særlig når modellen ikke er tilpasset norsk. Det kan gi mindre sammenheng, høyere ressursbruk og svakere svar.[14] Hva dette betyr i praksis, vet vi foreløpig for lite om. Derfor bør RAG-løsninger testes på egne, norske data. ## Språk er ett lag – men påvirker hele løsningen En RAG-løsning består av mange ledd: datagrunnlag, dokumentstruktur, inndeling, søk, sortering og svar.[15] Klarspråk påvirker først og fremst kvaliteten på teksten. Samtidig gjør tydelig og konsekvent språk det enklere å: - dele opp tekst på en god måte - finne riktig informasjon - gi presise svar Språkvalg er derfor ikke bare et redaksjonelt spørsmål, men en teknisk beslutning. ## Språk er en del av arkitekturen Det finnes ingen motsetning mellom presist fagspråk og tilgjengelig språk. I RAG-løsninger trekker de i samme retning. Språkvalg er ikke pynt. Det er et arkitekturvalg. **God teknologi er nødvendig. God tekst er avgjørende.** Behandler du språket som et siste steg i utviklingen, vil løsningen bære preg av det. Behandler du språket som en del av arkitekturen, blir løsningen mer robust – for både mennesker og maskiner. ## Kilder [1] [Lewis, P. et al. (2020). ](https://arxiv.org/abs/2005.11401)*[Lewis, P., Perez, E., Piktus, A. mfl. (2020). Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. ](https://arxiv.org/abs/2005.11401)*[(arXiv).](https://arxiv.org/abs/2005.11401) [2] [Gao, Y. et al. (2023). ](https://arxiv.org/abs/2312.10997)*[Gao, Y. mfl. (2023). Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey. ](https://arxiv.org/abs/2312.10997)*[(arXiv).](https://arxiv.org/abs/2312.10997) [3] [DataCamp (2025). ](https://www.datacamp.com/blog/chunking-strategies)*[Chunking strategies for AI and RAG applications.](https://www.datacamp.com/blog/chunking-strategies)* [4] [Weaviate (2025). ](https://weaviate.io/blog/chunking-strategies-for-rag)*[Chunking strategies to improve your RAG performance.](https://weaviate.io/blog/chunking-strategies-for-rag)* [5] [Stack Overflow (2024). ](https://stackoverflow.blog/2024/12/27/breaking-up-is-hard-to-do-chunking-in-rag-applications/)*[Breaking up is hard to do: Chunking in RAG applications.](https://stackoverflow.blog/2024/12/27/breaking-up-is-hard-to-do-chunking-in-rag-applications/)* [6] [EdenAI (2025). ](https://www.edenai.co/post/the-2025-guide-to-retrieval-augmented-generation-rag)*[The 2025 guide to retrieval-augmented generation](https://www.edenai.co/post/the-2025-guide-to-retrieval-augmented-generation-rag)*[.](https://www.edenai.co/post/the-2025-guide-to-retrieval-augmented-generation-rag) [7] [SINTEF Blog (2025). ](https://blogg.sintef.no/energi/hvordan-store-sprakmodeller-kan-hjelpe-oss-med-a-forsta-europas-energiplaner/)*[Hvordan store språkmodeller kan hjelpe oss med å forstå Europas energiplaner.](https://blogg.sintef.no/energi/hvordan-store-sprakmodeller-kan-hjelpe-oss-med-a-forsta-europas-energiplaner/)* [8] [Redis Blog (2025). ](https://redis.io/blog/10-techniques-to-improve-rag-accuracy/)*[Improving RAG accuracy: 10 techniques that actually work.](https://redis.io/blog/10-techniques-to-improve-rag-accuracy/)* [9] [IBM (2025). ](https://www.ibm.com/think/tutorials/chunking-strategies-for-rag-with-langchain-watsonx-ai)*[Implement RAG chunking strategies with LangChain and watsonx.ai.](https://www.ibm.com/think/tutorials/chunking-strategies-for-rag-with-langchain-watsonx-ai)* [10] [Braintrust (2025). ](https://www.braintrust.dev/articles/best-rag-evaluation-tools)*[The five best RAG evaluation tools in 2025.](https://www.braintrust.dev/articles/best-rag-evaluation-tools)* [11] [Nguyen, H.T. & Nguyen, T. ](https://arxiv.org/abs/2507.09935)*[Enhancing retrieval-augmented generation with hierarchical text segmentation.](https://arxiv.org/abs/2507.09935)*[ (arXiv).](https://arxiv.org/abs/2507.09935) [12] [Botpress Academy (2025). ](https://botpress.com/academy-lesson/optimize-rag-files)*[Optimizing Files for RAG.](https://botpress.com/academy-lesson/optimize-rag-files)* [13] [Språkrådet. ](https://sprakradet.no/klarsprak/om-skriving/)*[Klarspråk - Generelle skriveråd.](https://sprakradet.no/klarsprak/om-skriving/generelle-skriverad-bokmal/)* [14a] [Samuel, D. mfl. (2025).](https://aclanthology.org/2025.nodalida-1.61.pdf)*[ A study of continual training on languages of Norway. ](https://aclanthology.org/2025.nodalida-1.61.pdf)*[(ACL Anthology).](https://aclanthology.org/2025.nodalida-1.61.pdf) [14b] [LTG/NORA.LLM (2025). ](https://huggingface.co/norallm/normistral-11b-long)*[normistral-11b-long](https://huggingface.co/norallm/normistral-11b-long)*[ (Tokenizer: subword-to-word split ratios for Bokmål/Nynorsk, Hugging Face).](https://huggingface.co/norallm/normistral-11b-long) [14c] [Helsedirektoratet (2025). ](https://www.helsedirektoratet.no/rapporter/report-on-large-language-models-in-norwegian-health-and-care-services-risks-and-adaptations-to-norwegian-conditions/adaptation-to-the-norwegian-health-and-care-services/how-to-adapt-to-norwegian-conditions)*[Report on large language models in Norwegian health and care services: Risks and adaptations to Norwegian ](https://www.helsedirektoratet.no/rapporter/report-on-large-language-models-in-norwegian-health-and-care-services-risks-and-adaptations-to-norwegian-conditions/adaptation-to-the-norwegian-health-and-care-services/how-to-adapt-to-norwegian-conditions)*[conditions.](https://www.helsedirektoratet.no/rapporter/report-on-large-language-models-in-norwegian-health-and-care-services-risks-and-adaptations-to-norwegian-conditions/adaptation-to-the-norwegian-health-and-care-services/how-to-adapt-to-norwegian-conditions) [15] [Mixedbread (2025). ](https://www.mixedbread.com/blog/the-hidden-ceiling)*[The Hidden Ceiling: How OCR Quality Limits RAG Performance.](https://www.mixedbread.com/blog/the-hidden-ceiling)*