APPLIED ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Soluții AI & RAG. Inteligență ancorată în datele companiei.

Depășim limitările modelelor de limbaj standard prin arhitecturi Retrieval-Augmented Generation (RAG). Indexăm, vectorizăm și interogăm securizat documentația internă a companiei tale, oferind asistenților AI un context privat și precis. Restrângem răspunsurile la corpusul tău de date și cităm sursa fiecărei afirmații, astfel încât un răspuns greșit se vede imediat, nu după ce a ajuns la client. Construim pipeline-ul complet — ingestie, embeddings, vector search, reranking și orchestrare LLM — integrat în aplicațiile pe care echipa ta le folosește deja. Stack provider-agnostic: comuți între Claude, GPT sau modele open-source self-hosted fără să rescrii arhitectura.

Discută POC RAG
Arhitectură RAG BaseTech — pipeline ingestie documente, vector search PgVector și retrieval cu reranking

Blocaje pe care le eliminăm

  • Halucinații și răspunsuri inventate

    Modelele standard inventează date când nu știu. Le numesc cu eufemism „halucinații" — în producție, sunt erori de încredere. Noi ancorăm output-ul strict în baza ta de date: dacă răspunsul nu există în corpus, modelul refuză să-l scoată din burtă.

  • Silozuri de informație

    Documentația tehnică în Confluence, procedurile HR în Notion, contractele în Google Drive, log-urile în Sentry. Patru surse, niciun search unificat. Echipa cere de 10 ori același lucru pe Slack pentru că nimeni nu știe unde e răspunsul.

  • Securitatea datelor

    Frica de a trimite date confidențiale către OpenAI e justificată. Rezolvare: endpoint-uri enterprise cu contract zero-retention sau modele open-source self-hosted (Llama 3, Mistral) pe infrastructura ta. Datele sensibile rămân în VPC-ul tău.

Ce câștigi concret

  • Data Ingestion Pipelines

    Extracție și curățare dinamică a datelor nestructurate (PDF, docx, baze de date legacy) folosind Python.

  • Vector Search & Embeddings

    Baze de date vectoriale optimizate pentru căutări semantice de ultra-joasă latență.

  • LLM Agnostic

    Arhitecturi flexibile care permit comutarea între modele (Claude, Vertex AI, GPT) în funcție de cost și performanță.

Arhitectura. Stack-ul. Compromisurile.

  • Ingestie & ETL

    Conectori pentru sursele tale reale: Confluence, Google Drive, Jira, dump-uri SQL, PDF-uri scan-ate cu OCR. Curățare, deduplicare și segmentare semantică — chunk-uri care respectă granițele logice ale documentului, cu metadate atașate pentru filtrare la retrieval.

    • Python
    • ETL Pipelines
    • OCR

  • Vector Store & Retrieval

    Embeddings stocate în PostgreSQL cu PgVector sau Pinecone, index HNSW pentru căutare hibridă vector + keyword. Reranking cu cross-encoder înainte de context window — doar chunk-urile cu adevărat relevante ajung la model, restul e zgomot filtrat.

    • PgVector
    • Pinecone
    • HNSW

  • Orchestrare LLM & Guardrails

    Strat de orchestrare care impune citații obligatorii, refuz explicit când corpusul nu conține răspunsul și logging complet pentru audit. Provider-agnostic: endpoint enterprise cu zero-retention sau model self-hosted în VPC-ul tău.

    • Vercel AI SDK
    • Claude
    • Llama 3

Cum lucrez

  1. 01

    Ingestie & Chunking

    Extragem date din surse nestructurate — PDF-uri scan-ate, baze de date legacy, dump-uri SQL, Confluence, Google Drive. Segmentare semantică cu scripturi Python — nu rupem propozițiile în mijloc, nu pierdem context la granița de chunk.

  2. 02

    Embedding & Vector DB

    Textul devine matrice matematice (vectori dense, 1536+ dimensiuni) stocate în PostgreSQL cu PgVector sau Pinecone. Index HNSW pentru căutare hibridă (vector + keyword) cu latență sub 100ms pe milioane de chunk-uri.

  3. 03

    Retrieval & Reranking

    Top-K rezultate din vector search, apoi pas de reranking (Cohere Rerank sau cross-encoder local) care reordonează după relevanță reală pentru query. Doar top 3-5 chunks ajung în context window — restul e zgomot. LLM-ul răspunde strict din contextul livrat.

Studiu de caz

Asistentul de pe acest site — RAG peste propriul nostru conținut

Chat-ul din colțul acestei pagini e sistemul descris mai sus, rulând pe conținutul BaseTech. Corpusul are 135 de articole plus 13 pagini de site (servicii, ghiduri de cost, despre), segmentate în 1.697 de fragmente vectorizate. Nu există bază de date vectorială: vectorii stau în MongoDB ca simple liste de numere, iar căutarea rulează exhaustiv în memoria aplicației — la scara asta e exactă prin construcție și costă sub 1% din latența unui răspuns. Pragul de relevanță nu e ales din intuiție, ci calibrat pe un set golden de întrebări reale, dintre care unele nu au răspuns în corpus: sub prag, asistentul spune că nu știe și îți arată ce a căutat, în loc să improvizeze. Pasajele afișate sunt scrise de server înainte de generare, deci sursa de sub răspuns e garantat reală. Întreabă-l orice de pe acest site și verifică singur.

Surse indexate
135 + 13
Fragmente vectorizate
1.697
Recall@6 pe golden set
30/34
Întrebări de blog pe locul 1
24/24
Abțineri corecte
6/6
Căutare pe corpus complet
5,7 ms

Întrebări frecvente

  • Modelul AI ne va antrena datele?
    Nu. Folosim exclusiv endpoint-uri API enterprise cu zero-data-retention contractuală (Anthropic, OpenAI Enterprise tier) sau ridicăm Llama 3 / Mistral on-premise pe infrastructura ta. Datele tale nu intră în training corpus. Punct.
  • Trebuie să avem datele perfect structurate înainte?
    Nu. Pipeline-urile ETL curăță, normalizează și vectorizează date nestructurate din Google Drive, Confluence, Jira, dump-uri SQL legacy, PDF-uri scan-ate. Datele tale rămân în loc — noi indexăm peste.
  • Cum preveniți halucinațiile?
    Temperature=0 plus system prompt strict: dacă informația nu există în chunk-urile recuperate (context window), modelul răspunde „Informația lipsește din baza de date" — nu inventează. Plus citații obligatorii pe fiecare răspuns, pentru audit. Halucinația devine vizibilă, nu mascată.
  • Cât durează și cât costă un POC RAG?
    POC-ul standard: 2–3 săptămâni pe un subset real din datele tale, cu interfață de test și metrici de acuratețe măsurate, nu estimate. Costul depinde de volumul și starea datelor — după auditul gratuit primești plan fix plus estimare de cost, fără surprize pe parcurs.
  • Ne integrăm cu aplicațiile existente sau trebuie interfață nouă?
    Integrăm unde lucrează echipa ta deja: Slack, Teams, intranet sau aplicația voastră internă, prin API. Interfața dedicată e o opțiune, nu o obligație. RAG-ul e un backend — îl expunem oriunde ai nevoie de răspunsuri.
  • Ce se întâmplă când adăugăm documente noi?
    Pipeline-ul de ingestie rulează continuu sau programat: documentele noi sunt vectorizate și indexate automat, fără reprocesarea completă a corpusului. Răspunsurile reflectă starea curentă a documentației, cu data sursei inclusă în citație.
Cât costă un chatbot AI antrenat pe datele firmei tale?Prețuri pe module, durată pe faze și un calculator care îți generează blueprint-ul proiectului.

Continuă explorarea

Soluții similare

Articole conexe din blog

Pornește un POC RAG în 2-3 săptămâni

Audit gratuit pe datele tale, plan POC și estimare cost. Răspuns în 24 ore.

Discută POC RAG