Kako kompanije sve dublje ulaze u svet veštačke inteligencije, pojavljuju se dve ključne arhitekture koje oblikuju način na koji sistemi obrađuju i koriste informacije – Retrieval Augmented Generation (RAG) i Context Autonomous Generation (CAG). Iako se često pominju zajedno, njihova uloga je različita i komplementarna.
Šta je RAG i zašto je važan
RAG povezuje jezički model sa spoljnim izvorima znanja. Kada korisnik postavi pitanje, sistem ga prevodi u vektorske reprezentacije, pronalazi relevantne dokumente u bazi podataka i zatim ih koristi kao kontekst za generisanje odgovora.
Ovaj pristup je posebno koristan u oblastima kao što su:
- politike i regulative (odgovori zasnovani na dokumentima),
- tehnička podrška i troubleshooting,
- kompatibilnost i usklađenost sa standardima,
- dokumentaciona pomoć.
Prednost RAG-a je u tome što obezbeđuje faktografski utemeljene odgovore, ali njegova priroda je reaktivna – sistem reaguje tek kada dobije upit.
Šta donosi CAG
Za razliku od RAG-a, CAG se fokusira na kontinuiranu svest i autonomiju sistema. On ne čeka da korisnik postavi pitanje, već samostalno prati izvore podataka, ažurira interno stanje, prepoznaje signale i pokreće radne tokove.
CAG se ponaša kao autonomni procesni motor, a ne samo kao sistem za odgovaranje na pitanja. Njegove primene uključuju:
- praćenje operacija u realnom vremenu,
- automatska upozorenja i alarmi,
- analizu podataka iz više izvora,
- agent-based workflow sisteme.
Drugim rečima, CAG donosi proaktivnu inteligenciju – sistem samostalno deluje i donosi odluke na osnovu konteksta.
Zašto su oba pristupa potrebna
- RAG donosi tačnost i pouzdanost – odgovori su zasnovani na dokumentima i proverljivim informacijama.
- CAG donosi autonomiju i agilnost – sistem može da reaguje u realnom vremenu i da samostalno pokreće akcije.
Kombinacija ova dva pristupa stvara stabilnu i moćnu strukturu: RAG obezbeđuje utemeljene podatke, dok CAG omogućava da se ti podaci koriste za donošenje odluka i pokretanje procesa.
Šira slika i budućnost
U praksi, kompanije koje uspešno integrišu oba modela dobijaju jasnije tokove odlučivanja, pouzdaniju automatizaciju i efikasnije AI sisteme. RAG je doneo preciznost u AI, dok CAG donosi kontinuiranu inteligenciju.
Kako se veštačka inteligencija sve više koristi u poslovanju, od finansija do zdravstva i proizvodnje, jasno je da će kombinacija RAG-a i CAG-a biti ključna za sledeću generaciju pametnih sistema.
