-
De ce nu sunt embedding-urile magice: Limitele RAG în căutarea informației și ce putem face
Embedding-urile sunt fundamentale pentru căutarea semantică în RAG, dar au limite previzibile: nu gestionează bine negarea, identificatorii exacți sau acronimele. Pentru enterprise, o abordare hibridă și validare suplimentară sunt esențiale pentru rezultate relevante și sigure.
acronime
Arhiva
Categorie postare
Postari recente
- Comitetul digital și AI: De ce managementul riscurilor digitale devine esențial pentru orice organizație
- Cum măsurăm incertitudinea în deciziile automate AI: Ghid practic și accesibil
- TensorRT Model Connect: NVIDIA aduce inferență AI nativă în C++ direct din Hugging Face, fără pași suplimentari
- Fine-tuning pentru toți: Cum personalizezi un model LLM fără să fii expert în AI
- Chatboții AI și democrația: Cum asigurăm transparența și responsabilitatea în deciziile publice
Etichete
AI AI 2026 AI act AI algoritmi AI enterprise AI productivitate AI utilizări algoritmi analiză date analiză de date asistent digital automatizare automatizare procese bias AI business business AI companii căutare semantică decizii automate digitalizare eficiență energetică embedding-uri etică AI guvernanță AI inovație inteligență artificială limite AI Machine Learning managementul riscului monitorizare AI piața muncii productivitate Python RAG red teaming reglementare AI robotică Securitate AI securitate date sănătate mintală tehnologie tehnologie business transformare digitală vehicule autonome vulnerabilități AI
