Curs gratuit de AI · 71 de lecții
Lecția 10 – Cum răspunde AI-ul din documentele tale
Ai un contract pe laptop și întrebi un AI în ce condiții îl poți rezilia. Dacă nu i-ai dat contractul, nu are de unde să știe ce scrie în el. Poate scrie un răspuns care sună bine, dar clauza din documentul tău nu o cunoaște. La fel e cu politica de retur dintr-un PDF sau cu stocul din aplicația firmei: informația există, dar nu ajunge la AI. Și când îi dai documentul, de unde știi că răspunsul vine chiar din el?
Ce înveți în lecția 10
- De ce AI-ul nu poate răspunde din contractul tău dacă nu i l-a dat nimeni
- Cine aduce informația (aplicația), cine scrie răspunsul (modelul) și ce e contextul: tot ce vede modelul când răspunde
- Cum poți primi răspunsuri dintr-un folder de sute de pagini: aplicația aduce doar pasajele legate de întrebare
- Ce e RAG: aplicația găsește informația, o pune lângă întrebare, iar modelul scrie răspunsul
- Cum îți arată trimiterea la sursă pasajul din care vine răspunsul, fără să-l mai cauți tu
- Cum pui în întrebare produsul, perioada și condiția, ca sistemul să găsească pasajul potrivit
- Un prompt care îi cere AI-ului sursa fiecărei afirmații importante și ce lipsește din documente
Interesant
Butonul de atașare nu-ți spune cât din document ajunge la AI. Aplicația poate trimite tot textul sau doar câteva pasaje care par legate de întrebare. Dacă pasajul cu clauza ta n-a fost ales, AI-ul nu-l vede, deși fișierul e atașat.
În practică
Atașează un document lung pe care îl folosești des, un manual sau o procedură, și pune o întrebare cu detaliile care contează: produsul, perioada, condiția. Adaugă la final: „Pentru fiecare afirmație importantă, indică documentul, pagina și pasajul. Dacă sursele nu sunt de ajuns, spune ce lipsește.” Primești răspunsul și locul din document de unde vine.
Modelul AI e cititorul, iar aplicația e bibliotecarul care îi aduce pagini din arhivă. Când răspunsul iese greșit, ai doi suspecți. Bibliotecarul poate să fi adus alte pagini decât trebuia, iar cititorul poate să fi înțeles greșit chiar o pagină bună.
Pentru cine e: Cine pune întrebări unui chatbot pe baza unor manuale, contracte sau proceduri interne și vrea să știe cât se poate baza pe un răspuns care își indică sursa.
Vreau lecțiile complete în PDF prin email
Pe scurt
Ce înseamnă RAG?
RAG vine de la Retrieval-Augmented Generation. Primul pas, retrieval, înseamnă că aplicația găsește informația într-o sursă din afara modelului, cum ar fi un document, o pagină web sau o bază de date. Apoi o pune lângă întrebare. Al doilea pas, generation, înseamnă că modelul scrie răspunsul din întrebare și din informația adusă, adică din context. Din sursa externă, modelul poate folosi numai ce a ajuns efectiv în context.
Pot să întreb un AI despre documente de sute de pagini?
Da. Dintr-o colecție mare de manuale, ghiduri sau proceduri, aplicația poate căuta mai întâi pasajele legate de întrebare și le dă modelului, care scrie răspunsul din ele. Poți întreba cum îți vine: căutarea poate găsi și pasaje formulate altfel, dar cu sens apropiat. Merge mai bine dacă pui în întrebare detaliile care contează, cum ar fi produsul sau perioada.
Dacă un AI îmi arată sursa răspunsului, pot să mă bazez pe el?
Pentru lucrurile mărunte, da. Trimiterea la sursă te scutește de căutat: știi exact unde să te uiți. Când iei o decizie importantă pe baza răspunsului, de pildă despre o sumă, un termen sau o clauză, deschide pasajul citat și citește-l.
Primești lecțiile pe email, câte una pe săptămână
Lecția 1 vine imediat. Gratuit, mereu. O citești și decizi tu dacă merită să continui.
Inginer. Lucrez de peste 20 de ani în tehnologii emergente și AI. Construiesc sisteme cu modele de limbaj pentru firme și explic AI-ul pe românește: la conferințe, la TV, în workshopuri și în cursul ăsta.