Modelele AI sună convingător, dar prea des „inventează" răspunsuri. Halucinațiile, datele învechite și lipsa surselor verificabile sunt problema fundamentală a oricărui LLM. Soluția care a schimbat regulile jocului are un nume: RAG - Retrieval-Augmented Generation
RAG pe Înțelesul Tuturor este ghidul complet și practic pentru tehnica ce permite modelelor AI să răspundă pe baza cunoștințelor reale, actualizate și verificabile - în loc de presupuneri rostite cu siguranță. Fie că ești dezvoltator, arhitect software, lider tehnic sau pasionat care vrea să înțeleagă în profunzime, această carte îți dă toate piesele.
Cartea te poartă pas cu pas de la problema cunoașterii care a dat naștere RAG-ului, prin pipeline-ul complet (chunking, embedding-uri, baze de date vectoriale, strategii de retrieval), până la pattern-uri avansate și sisteme de producție reale. Acoperă inclusiv evaluare, observabilitate, control de costuri, securitate și implicații etice.
Ce vei învăța:
Fundamentele: de ce LLM-urile halucinează și cum repară retrieval-ul golul de cunoaștere.
Cărămizile: embedding-uri, strategii de chunking, vector databases (Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector) și rerankere.
Pipeline-uri reale: de la RAG naiv la pattern-uri avansate - hybrid search, query rewriting, retrieval agentic.
Producție și scală:evaluare, observabilitate, controlul costurilor, securitate, etică și compromisurile care contează.
Cazuri de utilizare din diverse industrii și economia reală a RAG-ului în organizație.
Pentru cine este această carte: dezvoltatori, ingineri AI/ML, arhitecți software, lideri tehnici și oricine vrea să construiască sisteme AI care chiar știu despre ce vorbesc. Conținutul este accesibil, dar serios - fără jargon inutil, fără promisiuni goale, doar ce funcționează în realitate.-
Un manual serios pentru o tehnologie serioasă.
