Soluții AI și RAG
Răspunsuri din datele tale, nu din Wikipedia.
Pipeline-uri RAG production-grade. Ingestie documente, embedding, vector search, generare cu citații. Pentru knowledge base intern, suport client, audit conformitate — nu pentru demo de conferință.
Articole din AI / RAG
Fereastra de context la LLM: cum decizi ce intră în prompt
Ce este fereastra de context, de ce un model cu un milion de tokeni nu rezolvă totul și cum construiești un buget de prompt cu plafoane clare.
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.
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.
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 și GDPR: securitate și protecția datelor personale
Un sistem RAG deschide patru suprafețe noi de scurgere a datelor personale: corpus, embeddings, model terț și retrieval fără control de acces.
Cum evaluezi un sistem RAG: metrici de retrieval și de generare
„Pare mai bine" nu e o metrică. Separi retrieval de generare, măsori cu recall@k și faithfulness, construiești un golden test set și folosești LLM-as-judge corect.
Strategii de chunking pentru RAG: cum împarți documentele
Fixed-size, recursive, semantic sau document-aware? Cum alegi strategia de chunking pentru RAG după tipul documentului, cu chunk size și overlap.
De ce eșuează un sistem RAG în producție (și cum eviți)
Un sistem RAG care merge perfect în demo se prăbușește în producție din cauze previzibile. Vezi cele 7 puncte de eșec și cum le previi înainte de lansare.
Toate serviciile
Insights pentru companii
care construiesc
Articole noi despre ERP, AI, agenți și pSEO, direct pe email. Fără spam.