Ne-am deschis studioul din Constanța. Vezi fotografiile

Programează o discuție

Programează o discuție

Glosar

Termenii AI, software și web pe care îi folosim cu clienții, definiți simplu și legați de felul în care livrăm.

Sisteme AI

Agent AIUn agent AI este un sistem AI, de obicei construit pe un LLM, care primește un obiectiv, planifică pașii pentru a-l atinge, apelează unelte sau API-uri pe parcurs și acționează cu o anumită autonomie. Spre deosebire de un chatbot care răspunde la un singur prompt, un agent rulează într-o buclă până când sarcina e gata.
Bază de date vectorialăO bază de date vectorială stochează text, imagini sau alte date ca vectori numerici (embeddings) și găsește cele mai similare elemente după sens, nu după cuvinte exacte. Este motorul de retrieval din spatele majorității sistemelor RAG, lăsând o funcție AI să aducă pasajele cele mai relevante pentru o întrebare.
EmbeddingUn embedding e o listă de numere care reprezintă sensul unei bucăți de text, imagine sau alte date, astfel încât lucrurile similare ajung aproape unele de altele în acel spațiu numeric. Embeddings sunt ce permit unei baze de date vectoriale să găsească conținut după sens, nu după cuvinte exacte.
Fine-tuningFine-tuning înseamnă continuarea antrenării unui model lingvistic existent pe propriile tale exemple etichetate, ca să adopte mai sigur un anumit ton, format sau o sarcină. Modifică ponderile modelului, spre deosebire de RAG, care lasă modelul neatins și îi furnizează cunoștințe în momentul întrebării.
HalucinațieO halucinație AI este momentul în care un LLM afirmă ceva fals, dar care sună plauzibil, și o face cu încredere. Modelul prezice text probabil, nu verifică fapte, așa că poate inventa o citare, un număr sau o funcție care nu există, sunând complet sigur pe el.
LLMUn model lingvistic mare (LLM) este un model AI antrenat pe cantități uriașe de text ca să prezică următorul token, ceea ce îi permite să genereze și să transforme limbaj: scriere, rezumare, clasificare, răspuns la întrebări și apelare de instrumente. Este motorul din spatele celor mai multe funcții AI moderne.
Prompt engineeringPrompt engineering este practica de a scrie și structura instrucțiunile și contextul pe care le dai unui LLM ca să returneze rezultate fiabile și utile. Acoperă felul în care formulezi sarcina, ce exemple și date incluzi și cum formatezi cererea, totul ajustat prin testare, nu din intuiție.
RAGRetrieval-augmented generation (RAG) este o tehnică prin care un model lingvistic caută, în momentul întrebării, fragmente relevante din datele tale și le folosește pentru a-și fundamenta răspunsul, astfel încât acesta să citeze surse reale și actuale, nu doar ce a memorat modelul la antrenare.

Construirea de software

Web și creștere

Lucrul cu un studio