RAG działa tak, że zanim LLM odpowie, system najpierw wyszukuje w zewnętrznej bazie wiedzy najbardziej pasujące fragmenty tekstu. Zapytanie i dokumenty są zamieniane na embeddingi (wektory), retriever wybiera top-k chunków, a potem LLM dostaje prompt z kontekstem i generuje odpowiedź „uziemioną” w źródłach. Jak wygląda ogólna architektura RAG? RAG to architektura „z pamięcią zewnętrzną”: LLM … Dowiedz się więcej
Tokenizacja to proces zamiany tekstu na ciąg identyfikatorów (ID), które model potrafi przetwarzać. Token nie musi być słowem — często jest fragmentem słowa, znakiem interpunkcyjnym lub częścią zapisu bajtowego. Jest kluczowa, bo decyduje o kosztach, limicie kontekstu, jakości generacji i o tym, jak model „widzi” język (także polski). Dlaczego w ogóle istnieje tokenizacja w modelach … Dowiedz się więcej
Czym jest fine tuning modeli AI – to pytanie wraca dziś w niemal każdej firmie, która bawi się już ChatGPT-em, Claude’em czy Geminim i zaczyna marzyć o „własnym” chatbotcie. Na demo wszystko działa idealnie, ale gdy model dostaje pytania o konkretny regulamin, wewnętrzne procedury czy cennik – nagle zaczyna zgadywać albo odpowiadać półprawdami. Wtedy pada … Dowiedz się więcej