Hallucination
Când un model generează informație plauzibilă, dar falsă. Cum o reduci în RAG prin grounding strict, citare obligatorie și fallback „nu știu”.
Cum arată un răspuns bun de RAG: sinteză, format, refuz
Ultimul metru din RAG: cum asamblezi contextul, cum alegi formatul răspunsului, ce faci la acoperire parțială și când „nu știu” e răspunsul corect.
Cum reduce RAG halucinațiile: grounding și citarea surselor
Grounding, citare la nivel de frază și abținere: cele trei mecanisme prin care un sistem RAG reduce efectiv halucinațiile, nu doar în aparență.
Ce este un LLM și de ce are nevoie de context extern
Cum funcționează un LLM, unde stă de fapt ce știe, de ce inventează un răspuns când nu are datele tale și ce înseamnă, mecanic, context extern.
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.
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.