
Jak zbudować własny system RAG? 🛠️
Niedawno pokazywałem Wam, że mój blog zyskał nową funkcję – system RAG, który pozwala AI odpowiadać na pytania w oparciu o moje artykuły. Dziś czas zajrzeć pod maskę tej technologii.
Thoughts, tutorials, and insights.

Niedawno pokazywałem Wam, że mój blog zyskał nową funkcję – system RAG, który pozwala AI odpowiadać na pytania w oparciu o moje artykuły. Dziś czas zajrzeć pod maskę tej technologii.

Systemy RAG (Retrieval-Augmented Generation) łączą w sobie potęgę dużych modeli językowych (LLM) z własną bazą wiedzy. Dzięki temu możemy tworzyć asystentów AI, którzy odpowiadają na pytania w oparciu o specyficzne dane.

Ostatnio zastanawiałem się, jak nadać mojej bazie wektorowej drugie życie. Postanowiłem przejść od słów do czynów i rozbudować ją o możliwość interakcji z treściami. Efekt? Asystent AI w architekturze RAG.

Łatwo nie było, ale efekt końcowy daje mnóstwo satysfakcji! 🚀 Zamiast tradycyjnego szukania po słowach kluczowych, mój blog rozumie teraz intencje użytkownika.