Embeddings
Reprezentări vectoriale ale textului, baza pentru RAG și căutare semantică. Generate cu modele precum text-embedding-3-small.
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.
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.
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.