Retrieval-Augmented Generation
Tag pentru articole care explică sau referențiază arhitectura 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.
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.
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.
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.
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.
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.