Bazy wektorowe (RAG)

Bazy wektorowe (RAG) przechowują wektorowe reprezentacje tekstu lub multimediów (embeddingi), umożliwiając wyszukiwanie po podobieństwie semantycznym, nie tylko po słowach kluczowych. W scenariuszu RAG (Retrieval-Augmented Generation) retrieval dobiera fragmenty bazy wiedzy, a model językowy generuje odpowiedź z odniesieniem do źródeł, co ogranicza „zgadywanie” faktów.

Marki indeksują regulaminy, karty produktów, playbooki sprzedażowe i materiały kampanijne, by chatboty i wewnętrzne asysty mówiły językiem brandu na aktualnych danych. Segmentacja kolekcji (język, marka, kanał) pomaga utrzymać kontekst i compliance. Metadane chunków ułatwiają filtrowanie (np. tylko publiczne PDF).

Jakość RAG zależy od chunkingu i odświeżania indeksu — traktuj to jak CMS dla AI. Mierz trafność retrievalu i pokazuj użytkownikowi cytaty, by budować zaufanie do automatycznych odpowiedzi.