RAG (Retrieval-Augmented Generation) și Agenții Autonomi de AI reprezintă cele două mari forțe care transformă modelele mari de limbaj din simple generatoare pasive de text în sisteme capabile să acționeze, să caute și să rezolve sarcini complexe din viața reală.
Prin RAG, rezolvăm problema halucinațiilor și a informațiilor perimate prin conectarea dinamică a modelului la baze de date vectoriale private. Prin arhitecturile de agenți, oferim modelului autonomie, capacitatea de a apela instrumente (Tool Calling), memorie episodică și posibilitatea de a colabora în sisteme multi-agent.
Structura modulului
Am organizat cele 16 concepte cheie în 3 domenii de lucru:
- Arhitectură RAG și Căutare Semantice: Conceptul RAG, Vector Databases, Chunking, Dense vs. Sparse, Hybrid Search, Re-ranking și Injectarea de Context.
- Autonomie, Unelte și Bucle de Control: Agenți Autonomi, Tool Calling, Bucla ReAct, Memoria Agenților și Semantic Routing.
- Arhitecturi Avansate și Standarde Moderne: Agentic RAG, Sisteme Multi-Agent, GraphRAG și Protocolul MCP (Model Context Protocol).
Apasă pe oricare termen de mai jos pentru ghidul tehnic, analogia intuitivă și exemple practice de arhitectură.