Dacă ați încercat vreodată să vă construiți propriul sistem RAG (Retrieval-Augmented Generation), probabil înțelegeți provocarea — gestionarea embedding-urilor, bazelor de date vectoriale, împărțirea corectă a textului în bucăți și asigurarea că totul interacționează cu modelul dvs. fără a depăși bugetul. Ei bine, Google tocmai a făcut ca toată această încurcătură să dispară. Ei au introdus… Citește mai mult »
Pentru a implementa codul de mai jos in Google Colab, ai nevoie sa obtii in prealabil cheile API de la OpenAI si Pinecone. In primul rand vom rula text embeddings pe PDF-ul de test si-l vom incarca intr-un vector in Pinecone. Inainte de toate instaleaza: Codul de mai sus proceseaza Pdf-ul nostru de test (FISIER.pdf)… Citește mai mult »
Descoperirea complexității inteligenței artificiale: O explorare în profunzime a agenților AI, MCP, API-urilor și RAG Inteligența artificială (IA) nu mai este un concept futuristic, ci o realitate prezentă care redeseneaza industriile și redefinește limitele capacităților tehnologice. Pe măsură ce IA continuă să evolueze, aduce cu sine o serie de componente esențiale pentru funcționalitatea și aplicarea… Citește mai mult »
RAG (Retrival Augmentet Generation) bazat pe vectori Când oamenii încep să arunce termeni precum „RAG” și „vector retrieval” în AI, majoritatea oamenilor normali simt nevoia imediată să intrebe ce inseamna acesti termeni. În primul rând, ce este „RAG”? RAG = Generare Augmentata de Recuperare. Sună fantezist. Este vorba doar despre a da unui model mare… Citește mai mult »