RAG
Definiție
RAG este arhitectura care „hrănește” modelul cu informații din sursele tale înainte de a răspunde: la fiecare întrebare, sistemul caută întâi în baza de documente (proceduri, legislație, contracte), extrage fragmentele relevante și le pune în prompt, iar modelul răspunde pe baza lor, nu din memoria lui generală. Modelul devine un expert care consultă dosarul înainte să vorbească.
Diferența față de un LLM „gol”: răspunsurile sunt ancorate în surse verificabile și actualizabile; schimbi documentele, se schimbă răspunsurile, fără reantrenare. RAG reduce semnificativ halucinațiile, dar nu le elimină: calitatea depinde de calitatea regăsirii (dacă fragmentul relevant nu e găsit, modelul improvizează) și de disciplina modelului de a se limita la sursele primite.
Pentru contabilitate, RAG este probabil cea mai valoroasă arhitectură aplicată: asistent pe legislația fiscală curentă, pe procedurile interne ale firmei, pe contractele clientului, cu citarea sursei la fiecare afirmație. Regula de aur la implementare: cere întotdeauna referința (documentul și pasajul) ca parte din răspuns, ca omul să poată verifica în secunde.
Exemple practice
- Asistentul intern al cabinetului răspunde la „care e procedura noastră pentru dosarele de rambursare TVA?” citând pagina exactă din manualul de proceduri, actualizat săptămâna trecută.
- Întrebările pe legislație rulează pe o bază de acte normative consolidate la zi: modelul citează articolul, nu „își amintește” o versiune veche din antrenare.
- Onboarding accelerat: noii angajați întreabă asistentul RAG în loc să întrerupă seniorii, iar întrebările repetitive scad, iar răspunsurile vin mereu cu trimiterea la sursă.
Întrebări frecvente
Cum construiesc un asistent AI pe legislația fiscală curentă?
Ai nevoie de o arhitectură RAG, nu de un model antrenat special. Pui actele normative consolidate într-o bază de documente, iar la fiecare întrebare sistemul caută întâi fragmentul relevant și abia apoi îl dă modelului spre interpretare. Când legislația se schimbă, actualizezi documentele, nu modelul.
De ce îmi dă ChatGPT răspunsuri greșite pe legislația românească?
Pentru că un model fără RAG răspunde din ce a reținut la antrenare, iar acele date au o dată limită și nu conțin modificările recente. Modelul nu știe că nu știe, așa că formulează convingător o versiune veche a textului. Soluția nu e un prompt mai bun, ci alimentarea lui cu sursa la momentul întrebării.
Cum mă asigur că AI-ul nu inventează când răspunde despre procedurile firmei?
Cere referința ca parte obligatorie din răspuns: documentul și pasajul din care a extras informația. Dacă sistemul nu poate indica sursa, răspunsul nu se folosește. RAG reduce mult halucinațiile, dar nu le elimină, iar verificarea în două secunde a trimiterii rămâne partea ta.