Semantic search
Articole despre căutare semantică bazată pe embeddings.
RAG multilingv: același corpus, cinci limbi de răspuns
Cum construiești un RAG pe mai multe piețe: unde traduci, cum ții terminologia stabilă, în ce limbă iese răspunsul și cum evaluezi per limbă.
Când NU folosești RAG: alternativele și pragurile reale
Nu orice corpus are nevoie de retrieval. Arbore de decizie, praguri de volum și trafic, plus patru alternative care bat RAG-ul pe felia lor.
Ce este semantic search și cum diferă de full-text
Semantic search caută sensul, nu cuvintele exacte. Vezi cum diferă de full-text și BM25, unde eșuează fiecare și când ai nevoie de amândouă.
Hybrid search și reranking în RAG: similaritate vs relevanță
Similaritatea cosine nu e relevanță. Hybrid search (BM25 + vectori) și reranking cu cross-encoder cresc recall și NDCG — cu cifre reale, nu presupuneri.
RAG pentru customer support: cum reduci timpul de răspuns
RAG conectează modelul la baza ta de cunoștințe ca să răspundă clienților pe surse reale, cu citare. Unde pui sistemul, ce alegi și ce eviți.
Ce este RAG (Retrieval-Augmented Generation) și când îl folosești
RAG conectează un model AI la documentele tale înainte să răspundă. Înțelegi cum funcționează, când îl folosești și ce stack tehnic ai nevoie pentru un MVP funcțional în 2-4 săptămâni.