Înapoi la glosar Tehnologie

Sisteme de recuperare (Retrieval) în AI

Sisteme pentru găsirea eficientă a documentelor sau informațiilor relevante pentru injectarea contextului în procesele de generare bazate pe AI.

Rolul sistemelor de recuperare în AI

Sistemele de recuperare joacă un rol critic în aplicațiile AI moderne, în special în sistemele RAG. Sarcina recuperării: găsirea și returnarea celei mai relevante informații pentru o interogare dintr-un depozit de date, permițând sistemelor AI să facă referire la datele din timpul interogării.

Tehnici de recuperare

Recuperarea rară (sparse) funcționează pe baza potrivirilor de cuvinte cheie și a scorurilor TF-IDF. Recuperarea densă (dense) folosește embedding-uri neuronale pentru a măsura similaritatea semantică. Recuperarea hibridă combină avantajele abordărilor rare și dense.

Arhitectura de recuperare enterprise

Bazele de date vectoriale (Qdrant, Pinecone, Weaviate, pgvector) stochează embedding-urile documentelor pentru căutare eficientă prin similaritate. Recuperarea în două faze combină recuperarea densă cu reranking-ul. Sistemele de căutare hibridă combină diferite tehnici de recuperare.