RAG (Retrieval-Augmented Generation) este arhitectura care permite unui model AI să răspundă pe baza documentelor tale proprii, nu doar pe baza training-ului general. În loc să re-antrenezi un model (costisitor), documentele sunt transformate în vectori și stocate într-o bază de date. La fiecare întrebare, sistemul găsește documentele relevante și le injectează în prompt — răspunsuri precise, verificabile, actualizabile.
Cum funcționează RAG: 4 pași
- 1. Indexare: documentele (PDF, Word, site) sunt fragmentate și transformate în embeddings (vectori numerici)
- 2. Stocare: vectorii sunt salvați în Vector DB (Pinecone, Weaviate, pgvector)
- 3. Retrieval: la întrebare, sistemul caută fragmentele cele mai similare semantic
- 4. Generation: fragmentele găsite + întrebarea sunt trimise LLM-ului care formulează răspunsul
Stack RAG recomandat în 2026
| Componentă | Opțiune recomandată | Alternativă |
|---|---|---|
| LLM | Claude 3.5 Sonnet | GPT-4o |
| Embedding model | text-embedding-3-large | Cohere Embed v3 |
| Vector DB | pgvector (în PostgreSQL) | Pinecone, Weaviate |
| Orchestrare | LangChain Python/JS | LlamaIndex, Haystack |
| Framework backend | FastAPI (Python) | Node.js + LangChain.js |
Cazuri de utilizare în România 2026
- Chatbot pe documentația produsului sau manualul de utilizare
- Asistent HR — politici interne, onboarding, răspunsuri automate
- Analiză contracte — extragere clauze cheie din sute de documente
- Suport tehnic — răspunsuri din knowledge base propriu
Întrebări frecvente
RAG vs fine-tuning: ce aleg?
RAG pentru date care se actualizează frecvent și pentru fapte specifice. Fine-tuning pentru schimbarea stilului sau comportamentului modelului.
Cât costă implementarea unui sistem RAG?
La Webzardio: 3.000–8.000 EUR pentru un chatbot RAG complet cu dashboard de monitorizare.
Documentele mele sunt în siguranță dacă folosesc OpenAI?
Cu API-ul enterprise Zero Data Retention — da. Datele nu sunt folosite pentru training.