Ce este RAG?

RAG vine de la retrieval-augmented generation și, în ciuda numelui, ideea e simplă: în loc să lăsăm AI-ul să răspundă din memoria sa antrenată, îl lăsăm mai întâi să caute într-un material stabilit, documentele voastre, manualul de personal, procedurile voastre, și apoi să răspundă pe baza celor găsite.

Diferența e ca între un suplinitor care ghicește și unul care citește mai întâi dosarul. Fără căutare, modelul răspunde cu media de pe internet: rezonabil, dar nu al vostru. Cu căutare, răspunsul poate spune "conform politicii voastre, indemnizația pentru îngrijirea sănătății este de X lei" și să indice unde scrie asta.

RAG este și răspunsul sincer la întrebarea "poate AI-ul să învețe materialele noastre?". El nu învață în sensul de antrenare, materialul rămâne la voi, și tocmai asta e ideea: ce trebuie uitat poate fi șters, iar ce se răspunde poate fi urmărit până la sursă.

În EuroWork, RAG este realitatea de zi cu zi din spatele scenei: biblioteca de cunoștințe, materialele sursă ale specialiștilor și căutarea în documente se bazează toate pe căutare înainte de răspuns.