Articol susținut de SPD Tech
Senior MLOps Engineer la SPD Technology, Alexander Sokolov este un profesionist cu peste 10 ani de experiență, specializat în aplicarea practicilor moderne de dezvoltare și automatizare pe întregul ciclu de machine learning.
Acest articol este devoltat în baza experienței mele de un deceniu în inginerie software și de ingineriea datelor, concentrându-mă în prezent pe LLM-uri, RAG, căutare, sisteme distribuite, Kubernetes și Modern Data Stack.
Retrieval Augmented Generation (RAG) a devenit omniprezentă în 2025, transformându-se dintr-o tehnică emergentă într-o necesitate de business. În contextul actual al entuziasmului crescut față de AI, mi-ar plăcea să ofer o prezentare cuprinzătoare a ceea ce fac oamenii în spaţiul RAG și ce implementăm noi la SPD Technology.
De ce consider că RAG este esențial?
Deși LLM-urile (Large Language Models) generează text coerent, ele au limitări structurale: lipsa accesului la date recente, plus tendința de a "halucina" fără ancoraj contextual. RAG rezolvă aceste probleme prin combinarea generării datelor cu recuperarea informațiilor relevante din surse validate, permițând răspunsuri actualizate, corect citate și conforme/veridice. Pentru business-uri, întrebarea corectă nu este "dacă" să adopte RAG, ci "unde" și "cum" se produce valoare rapid, scalabil și în condiții de securitate/sigure.
RAG versus Alternative: analiză cost-beneficiu
Deși extinderea ferestrelor de context a generat afirmații conform cărora „RAG ar fi depășit”, realitatea este mai nuanțată. Chiar și modelele de limbaj capabile să gestioneze contexte de ordinul milioanelor de tokeni prezintă o degradare a performanței de 20–40% odată cu creșterea volumului de date procesate. Această abordare devine, de asemenea, prohibitivă din punct de vedere al costurilor pentru utilizare în producție – și sincer, Anthropic și OpenAI ar fi bucuroși să vă vândă mai multe token-uri, dar nu este eficient. Chiar și million-token contexts se dovedesc insuficiente pentru seturile masive de date și bazele de informații cu care lucrăm.
Fine-tuning-ul prezintă propria sa complexitate, necesitând crearea atentă a setului de date și pipeline-uri robuste de reantrenare. Din experiența mea, funcționează cel mai bine pentru LLM-uri task-specific, pe care le putem integra ulterior în sisteme RAG.
Dincolo de Naive RAG
Implementările timpurii ale RAG au urmat un model de bază de tip chunk–embed–retrieve–generate, care adesea nu reușea să îndeplinească cerințele de producție. Din acest motiv, sistemele moderne folosesc o abordare de recuperare hibridă, ce combină căutarea pe vectori densi (bazată pe similaritate semantică) cu căutarea pe vectori rari (bazată pe potrivirea exactă a cuvintelor cheie).
Provocarea principală constă în fuzionarea rezultatelor din aceste abordări cu distribuții de scoruri diferite: Fuziunea prin Rang Reciproc (RRF) utilizează poziții de rang mai degrabă decât scoruri brute, făcând-o rezistentă la valori aberante, dar pierde informații despre distanță între documente, în timp ce metodele de normalizare a scorurilor, cum ar fi MinMax, normalizează la intervale 0-1 pentru o mai bună interpretare, dar măresc sensibilitatea la valori aberante. Trebuie să faceți propriile teste pentru a o alege pe cea care funcționează cel mai bine pentru voi.
Arhitecturi RAG Avansate pentru Business
Arhitecturile care funcționează în producție combină simplitatea operațională cu mecanisme robuste de relevanță și siguranță.
RAG hibrid pentru relevanță ridicată
- Combinație între căutarea densă (semantică) și cea rară (bazată pe cuvinte cheie), pentru a surprinde atât intenția utilizatorului, cât și termenii critici din interogare.
- Fuziunea rezultatelor se face pragmatic (de ex., reguli bazate pe scoruri, praguri pe surse de încredere) pentru stabilitate și control. Scopul este repetabilitatea rezultatelor, nu sofisticarea algoritmului per se.
Agentic RAG pentru interogări complexe
- Sistem multi-agent care direcționează întrebări către sursele corespunzătoare: API-uri, baze de date, sisteme de căutare.
- Avantaj de business: permite compoziția capabilităților fără a mări complexitatea agentului individual; reduce costurile de integrare pe termen lung.
- Util pentru: interogări multietape, orchestrare pe surse eterogene, politici de acces diferite.
Graph RAG pentru interpretări relaționale
- Modelează entități și relații (procese, produse, reglementări), îmbunătățind urmărirea dependențelor și analiza impactului modificărilor.
- Util pentru: domenii cu volum mare de relații (juridic, medical, cunoștințe de întreprindere, suport tehnic complex).
Multimodal RAG pentru documente
- Documentele oficiale al unei companii conțin tabele, grafice, imagini, diagrame. Abordarea modernă combină OCR avansat, analiză tabelelor și, când este cazul, înțelegere vizuală.
- Beneficiu: crește semnificativ acuratețea pe documentația tehnică, rapoarte, foi de specificații.
Recomandare privind decizia arhitecturii? Porniți cu RAG Hibrid ca bază, adăugați re-ranking doar acolo unde impactul calității justifică latența, activați agenți pentru scenarii de rutare/integrare, și extindeți-vă la Graph/Multimodal în funcție de cazurile de utilizare dominante.
Observații de producție și securitate
În producție, este critic să implementați un sistem de monitorizare consistent atât pe metricile întregului sistem cât și la ale fiecarei componente, deoarece vizibilitatea în fiecare etapă a pipeline-ului—rescrierea interogării, embedding, căutare vectorială, re-rancare și generare—permite identificarea rapidă a blocajelor și defectelor. Mecanismele de feedback al utilizatorului (thumbs-up/down) oferă semnale valoroase, dar utilizatorii oferă de obicei doar feedback negativ, deci semnalele negative devin sursa principală de informații despre probleme. Pentru a echilibra calitatea răspunsului cu latența, echipele fac adesea compromisuri strategice, cum ar fi dezactivarea sau raționalizarea fazei de re-ranking atunci când standardele stricte de calitate nu sunt în vigoare, deoarece căutarea vectorială este foarte optimizată, dar alți pași pot produce întârzieri semnificative.
La fel de importante sunt măsurile solide de securitate și „guardrails” pentru a preveni scurgerile de date și rezultate inadecvate. În cazul „multi-tenant deployments”, izolarea strictă a datelor clientului și controale de acces atente sunt necesare pentru a evita expunerea intenționată cross-tenant. „Guardrails” – de la filtre de conținut la validarea răspunsurilor policy-based – trebuie să fie în vigoare pentru a preveni sistemul să genereze conținut înșelător, neetic sau dăunător, asigurându-ne că implementarea RAG rămâne atât sigură cât și conformă cu standardele organizaționale și de reglementare.
Puncte cheie – concluzie
RAG evoluează rapid, iar adevăratul succes depinde de combinarea inovației tehnice cu o înțelegere profundă a obiectivelor de business, nevoilor utilizatorilor și realităților operaționale. Organizațiile care integrează multiple tehnici RAG în mod pragmatic—echilibrând capabilități de vârf cu cerințe practice de producție—sunt mai bine poziționate pentru a valoriza potențialul AI în lumea reală.
Echipa SPD Technology poate oferi sprijin prin audituri de pregătire, design arhitectural și implementare accelerată la cel mai bun raport valoare/cost. Iar dacă îți dorești să faci parte din echipa SPD Technology, compania angajează profesioniști AI/ML în România. Alătură-te echipei și lucrează la proiecte de ultimă generație care definesc viitorul tehnologiei. Aplică aici: https://spd.tech/careers/?filters=romania#job-offers
Articol susținut de SPD Tech