Vector database
Conținut despre vector stores: Pinecone, Qdrant, Weaviate, pgvector.
Arhitectura unui sistem RAG: componente, fluxuri, decizii
Cum se leagă piesele unui sistem RAG într-o arhitectură: harta de componente, contractele dintre ele, deciziile ireversibile și ce amâni la MVP.
Cum funcționează embeddings și de ce contează pentru RAG
Embeddings transformă textul în vectori care păstrează sensul, nu cuvintele. Vezi cum se generează, ce e cosine similarity și cum alegi modelul potrivit.
pgvector vs Pinecone vs Qdrant vs Weaviate pentru RAG
Patru opțiuni reale de vector database pentru RAG: cost, performanță și operare zilnică. Vezi când alegi fiecare — fără recomandare universală.
Cât costă un sistem RAG: build, operare și costuri reale
Un sistem RAG rar costă cât crezi — și aproape niciodată din cauza LLM-ului. Împărțim factura pe componente, cu cifre concrete pe 2026.
Cum construiești un sistem RAG cu Next.js și Vercel AI SDK
Construiești un sistem RAG complet pe stack-ul tău: Next.js, Vercel AI SDK și MongoDB Atlas. Cod real, pas cu pas, de la ingestion la răspuns.
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.