{"id":31665,"date":"2023-10-23T19:46:09","date_gmt":"2023-10-23T19:46:09","guid":{"rendered":"https:\/\/meetcody.ai\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/"},"modified":"2024-06-10T10:44:16","modified_gmt":"2024-06-10T10:44:16","slug":"czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/","title":{"rendered":"Co to jest RAG API i jak dzia\u0142a?"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">Zdolno\u015b\u0107 do wydajnego pobierania i przetwarzania danych sta\u0142a si\u0119 prze\u0142omem w dzisiejszej erze technologii.  <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Przyjrzyjmy si\u0119, jak RAG API na nowo definiuje przetwarzanie danych. To innowacyjne podej\u015bcie \u0142\u0105czy w sobie sprawno\u015b\u0107 du\u017cych modeli j\u0119zykowych (LLM) z technikami opartymi na wyszukiwaniu, aby zrewolucjonizowa\u0107 wyszukiwanie danych.  <\/span><\/p>\n<h2>Czym s\u0105 du\u017ce modele j\u0119zykowe (LLM)?<\/h2>\n<p>Du\u017ce modele j\u0119zykowe (LLM) s\u0105 zaawansowanymi systemami sztucznej inteligencji, kt\u00f3re s\u0142u\u017c\u0105 jako podstawa dla Retrieval-Augmented Generation (RAG). Modele LLM, takie jak GPT (Generative Pre-trained Transformer), s\u0105 wysoce zaawansowanymi modelami sztucznej inteligencji opartymi na j\u0119zyku. Zosta\u0142y one przeszkolone na obszernych zbiorach danych i mog\u0105 rozumie\u0107 i generowa\u0107 tekst podobny do ludzkiego, co czyni je niezb\u0119dnymi w r\u00f3\u017cnych zastosowaniach.<\/p>\n<p><iframe loading=\"lazy\" title=\"How Large Language Models Work\" width=\"1200\" height=\"675\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/5sLYAQS9sWQ?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<p>W kontek\u015bcie API RAG, te LLM odgrywaj\u0105 kluczow\u0105 rol\u0119 w usprawnianiu wyszukiwania, przetwarzania i generowania danych, czyni\u0105c z niego wszechstronne i pot\u0119\u017cne narz\u0119dzie do optymalizacji interakcji z danymi.<\/p>\n<p><em>Upro\u015b\u0107my koncepcj\u0119 interfejsu API RAG.<\/em><\/p>\n<h2><b>Co to jest RAG?<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">RAG, czyli Retrieval-Augmented Generation, to framework zaprojektowany w celu optymalizacji generatywnej sztucznej inteligencji. Jego g\u0142\u00f3wnym celem jest zapewnienie, \u017ce odpowiedzi generowane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 s\u0105 nie tylko aktualne i adekwatne do zapytania wej\u015bciowego, ale tak\u017ce dok\u0142adne. Skupienie si\u0119 na dok\u0142adno\u015bci jest kluczowym aspektem funkcjonalno\u015bci RAG API. Jest to prze\u0142omowy spos\u00f3b przetwarzania danych przy u\u017cyciu super-inteligentnych program\u00f3w komputerowych zwanych du\u017cymi modelami j\u0119zykowymi (LLM), takich jak GPT.<\/span><\/p>\n<p><iframe loading=\"lazy\" title=\"What is Retrieval-Augmented Generation (RAG)?\" width=\"1200\" height=\"675\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/T-D1OfcDW1M?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Te LLM s\u0105 jak cyfrowi czarodzieje, kt\u00f3rzy potrafi\u0105 przewidzie\u0107, jakie s\u0142owa b\u0119d\u0105 nast\u0119pne w zdaniu, rozumiej\u0105c s\u0142owa przed nimi. Nauczyli si\u0119 z ton tekstu, wi\u0119c mog\u0105 pisa\u0107 w spos\u00f3b, kt\u00f3ry brzmi bardzo ludzko.  <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Dzi\u0119ki RAG mo\u017cesz korzysta\u0107 z tych cyfrowych kreator\u00f3w, kt\u00f3re pomog\u0105 Ci znale\u017a\u0107 dane i pracowa\u0107 z nimi w niestandardowy spos\u00f3b. To jak mie\u0107 naprawd\u0119 m\u0105drego przyjaciela, kt\u00f3ry wie wszystko o danych, pomagaj\u0105c ci!<\/span><\/p>\n<p>Zasadniczo RAG wprowadza dane pobrane za pomoc\u0105 wyszukiwania semantycznego do zapytania skierowanego do LLM w celu odniesienia. Zag\u0142\u0119bimy si\u0119 w te terminologie w dalszej cz\u0119\u015bci artyku\u0142u.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-37173 size-large\" src=\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Screenshot-2024-06-10-at-4.05.47%E2%80%AFPM-1024x556.png\" alt=\"Proces RAG API\" width=\"1024\" height=\"556\"><\/p>\n<p>Aby dowiedzie\u0107 si\u0119 wi\u0119cej o RAG, zapoznaj si\u0119 z tym obszernym artyku\u0142em autorstwa <a href=\"https:\/\/docs.cohere.com\/docs\/retrieval-augmented-generation-rag\">Cohere<\/a><\/p>\n<h2><b>RAG vs. Fine-Tuning: Jaka jest r\u00f3\u017cnica?<\/b><\/h2>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th bgcolor=\"black\"><b>Aspekt<\/b><\/th>\n<th bgcolor=\"black\"><b>RAG API<\/b><\/th>\n<th bgcolor=\"black\"><b>Dostrajanie<\/b><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><b>Podej\u015bcie<\/b><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Uzupe\u0142nia istniej\u0105ce LLM o kontekst z bazy danych u\u017cytkownika<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Specjalizuje LLM do okre\u015blonych zada\u0144<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><b>Zasoby obliczeniowe<\/b><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Wymaga mniejszej ilo\u015bci zasob\u00f3w obliczeniowych<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Wymaga znacznych zasob\u00f3w obliczeniowych<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><b>Wymagania dotycz\u0105ce danych<\/b><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Odpowiedni dla mniejszych zbior\u00f3w danych<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Wymaga ogromnych ilo\u015bci danych<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><b>Specyfika modelu<\/b><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Niezale\u017cno\u015b\u0107 od modelu; mo\u017cliwo\u015b\u0107 prze\u0142\u0105czania modeli w razie potrzeby<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Specyficzne dla modelu; zazwyczaj do\u015b\u0107 \u017cmudne prze\u0142\u0105czanie LLM<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><b>Zdolno\u015b\u0107 adaptacji domeny<\/b><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Niezale\u017cny od domeny, wszechstronny w r\u00f3\u017cnych zastosowaniach<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Mo\u017ce wymaga\u0107 dostosowania do r\u00f3\u017cnych domen<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><b>Redukcja halucynacji<\/b><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Skutecznie zmniejsza halucynacje<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Mo\u017ce do\u015bwiadcza\u0107 wi\u0119cej halucynacji bez dok\u0142adnego dostrojenia.<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><b>Typowe przypadki u\u017cycia<\/b><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Idealny do system\u00f3w pyta\u0144 i odpowiedzi (QA), r\u00f3\u017cnych aplikacji<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Specjalistyczne zadania, takie jak analiza dokument\u00f3w medycznych itp.<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><b>Rola wektorowej bazy danych<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wektorowa baza danych ma kluczowe znaczenie w generowaniu rozszerzonym o wyszukiwanie (RAG) i du\u017cych modelach j\u0119zykowych (LLM). S\u0142u\u017c\u0105 one jako podstawa do ulepszania wyszukiwania danych, rozszerzania kontekstu i og\u00f3lnej wydajno\u015bci tych system\u00f3w. Oto analiza kluczowej roli wektorowych baz danych:<\/span><\/p>\n<h3><b>Pokonywanie ogranicze\u0144 strukturalnej bazy danych<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Tradycyjne strukturalne bazy danych cz\u0119sto nie sprawdzaj\u0105 si\u0119, gdy s\u0105 u\u017cywane w RAG API ze wzgl\u0119du na ich sztywny i predefiniowany charakter. Z trudem radz\u0105 sobie z elastycznymi i dynamicznymi wymaganiami dotycz\u0105cymi dostarczania informacji kontekstowych do LLM. Wektorowe bazy danych stanowi\u0105 odpowied\u017a na to ograniczenie.<\/span><\/p>\n<h3><b>Wydajne przechowywanie danych w postaci wektorowej<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wektorowe bazy danych doskonale sprawdzaj\u0105 si\u0119 w przechowywaniu i zarz\u0105dzaniu danymi przy u\u017cyciu wektor\u00f3w numerycznych. Format ten pozwala na wszechstronn\u0105 i wielowymiarow\u0105 reprezentacj\u0119 danych. Wektory te mog\u0105 by\u0107 efektywnie przetwarzane, u\u0142atwiaj\u0105c zaawansowane wyszukiwanie danych.<\/span><\/p>\n<h3><b>Adekwatno\u015b\u0107 i wydajno\u015b\u0107 danych<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Systemy RAG mog\u0105 szybko uzyskiwa\u0107 dost\u0119p i pobiera\u0107 odpowiednie informacje kontekstowe, wykorzystuj\u0105c wektorowe bazy danych. To skuteczne wyszukiwanie jest kluczowe dla zwi\u0119kszenia szybko\u015bci i dok\u0142adno\u015bci generowania odpowiedzi przez LLM.<\/span><\/p>\n<h3><b>Klastrowanie i analiza wielowymiarowa<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wektory mog\u0105 grupowa\u0107 i analizowa\u0107 punkty danych w wielowymiarowej przestrzeni. Funkcja ta jest nieoceniona dla RAG, umo\u017cliwiaj\u0105c grupowanie, powi\u0105zanie i sp\u00f3jn\u0105 prezentacj\u0119 danych kontekstowych dla LLM. Prowadzi to do lepszego zrozumienia i generowania odpowiedzi uwzgl\u0119dniaj\u0105cych kontekst.<\/span><\/p>\n<h2><b>Czym jest wyszukiwanie semantyczne?<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wyszukiwanie semantyczne jest kamieniem w\u0119gielnym w API Retrieval-Augmented Generation (RAG) i du\u017cych modelach j\u0119zykowych (LLM). Jego znaczenie jest nie do przecenienia, rewolucjonizuj\u0105c spos\u00f3b, w jaki informacje s\u0105 dost\u0119pne i rozumiane.  <\/span><\/p>\n<h3><b>Wi\u0119cej ni\u017c tradycyjna baza danych<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wyszukiwanie semantyczne wykracza poza ograniczenia strukturalnych baz danych, kt\u00f3re cz\u0119sto maj\u0105 trudno\u015bci z obs\u0142ug\u0105 dynamicznych i elastycznych wymaga\u0144 dotycz\u0105cych danych. Zamiast tego wykorzystuje wektorowe bazy danych, umo\u017cliwiaj\u0105c bardziej wszechstronne i elastyczne zarz\u0105dzanie danymi, co ma kluczowe znaczenie dla sukcesu RAG i LLM.<\/span><\/p>\n<h3><b>Analiza wielowymiarowa<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Jedn\u0105 z kluczowych zalet wyszukiwania semantycznego jest jego zdolno\u015b\u0107 do rozumienia danych w postaci wektor\u00f3w liczbowych. Ta wielowymiarowa analiza poprawia zrozumienie relacji danych w oparciu o kontekst, umo\u017cliwiaj\u0105c bardziej sp\u00f3jne i kontekstowe generowanie tre\u015bci.<\/span><\/p>\n<h3><b>Wydajne pobieranie danych<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wydajno\u015b\u0107 ma kluczowe znaczenie w wyszukiwaniu danych, zw\u0142aszcza w przypadku generowania odpowiedzi w czasie rzeczywistym w systemach RAG API. Wyszukiwanie semantyczne optymalizuje dost\u0119p do danych, znacznie poprawiaj\u0105c szybko\u015b\u0107 i dok\u0142adno\u015b\u0107 generowania odpowiedzi przy u\u017cyciu LLM. Jest to wszechstronne rozwi\u0105zanie, kt\u00f3re mo\u017cna dostosowa\u0107 do r\u00f3\u017cnych zastosowa\u0144, od analizy medycznej po z\u0142o\u017cone zapytania, jednocze\u015bnie zmniejszaj\u0105c niedok\u0142adno\u015bci w tre\u015bciach generowanych przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119.<\/span><\/p>\n<h2>Co to jest RAG API?<\/h2>\n<p>Potraktuj RAG API jako <strong>us\u0142ug\u0119 RAG-as-a-Service<\/strong>. Zestawia wszystkie podstawy systemu RAG w jednym pakiecie, dzi\u0119ki czemu wygodnie jest zastosowa\u0107 system RAG w swojej organizacji. RAG API pozwala skupi\u0107 si\u0119 na g\u0142\u00f3wnych elementach systemu RAG i pozwoli\u0107 API zaj\u0105\u0107 si\u0119 reszt\u0105.<\/p>\n<h3><b>Jakie s\u0105 3 elementy zapyta\u0144 API RAG?<\/b><\/h3>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-31649 size-large\" src=\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Elements-RAG-API-Cody-1024x574.webp\" alt=\"Zapytanie RAG mo\u017cna podzieli\u0107 na trzy kluczowe elementy: Kontekst, Rola i Zapytanie u\u017cytkownika. Komponenty te s\u0105 elementami sk\u0142adowymi, kt\u00f3re zasilaj\u0105 system RAG, a ka\u017cdy z nich odgrywa istotn\u0105 rol\u0119 w procesie generowania tre\u015bci.  \" width=\"1024\" height=\"574\" srcset=\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Elements-RAG-API-Cody-1024x574.webp 1024w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Elements-RAG-API-Cody-300x168.webp 300w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Elements-RAG-API-Cody-768x430.webp 768w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Elements-RAG-API-Cody-1536x861.webp 1536w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Elements-RAG-API-Cody-2048x1148.webp 2048w, https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Elements-RAG-API-Cody-1156x648.webp 1156w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Kiedy zag\u0142\u0119bimy si\u0119 w zawi\u0142o\u015bci Retrieval-Augmented Generation (RAG), odkryjemy, \u017ce zapytanie RAG mo\u017cna podzieli\u0107 na trzy kluczowe elementy:  <\/span><b>Kontekst, Rola i Zapytanie u\u017cytkownika.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Komponenty te s\u0105 elementami sk\u0142adowymi, kt\u00f3re zasilaj\u0105 system RAG, a ka\u017cdy z nich odgrywa istotn\u0105 rol\u0119 w procesie generowania tre\u015bci.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">The <\/span><b>Kontekst<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  stanowi podstaw\u0119 zapytania API RAG, s\u0142u\u017c\u0105c jako repozytorium wiedzy, w kt\u00f3rym znajduj\u0105 si\u0119 istotne informacje. Wykorzystanie wyszukiwania semantycznego na istniej\u0105cych danych bazy wiedzy pozwala na dynamiczny kontekst odpowiedni do zapytania u\u017cytkownika.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">The <\/span><b>Rola<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  definiuje cel systemu RAG, kieruj\u0105c go do wykonywania okre\u015blonych zada\u0144. Prowadzi model w generowaniu tre\u015bci dostosowanych do wymaga\u0144, oferuj\u0105c wyja\u015bnienia, odpowiadaj\u0105c na zapytania lub podsumowuj\u0105c informacje.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">The <\/span><b>Zapytanie u\u017cytkownika<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  to dane wej\u015bciowe u\u017cytkownika, sygnalizuj\u0105ce rozpocz\u0119cie procesu RAG. Reprezentuje interakcj\u0119 u\u017cytkownika z systemem i komunikuje jego potrzeby informacyjne.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Proces wyszukiwania danych w RAG API jest wydajny dzi\u0119ki wyszukiwaniu semantycznemu. Podej\u015bcie to umo\u017cliwia wielowymiarow\u0105 analiz\u0119 danych, poprawiaj\u0105c nasze zrozumienie relacji danych w oparciu o kontekst. Kr\u00f3tko m\u00f3wi\u0105c, zrozumienie anatomii zapyta\u0144 RAG i pobierania danych za pomoc\u0105 wyszukiwania semantycznego pozwala nam uwolni\u0107 potencja\u0142 tej technologii, u\u0142atwiaj\u0105c efektywny dost\u0119p do wiedzy i generowanie tre\u015bci z uwzgl\u0119dnieniem kontekstu.<\/span><\/p>\n<h2><b>Jak poprawi\u0107 trafno\u015b\u0107 za pomoc\u0105 podpowiedzi?<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In\u017cynieria podpowiedzi ma kluczowe znaczenie w sterowaniu du\u017cymi modelami j\u0119zykowymi (LLM) w ramach RAG w celu generowania kontekstowo istotnych odpowiedzi dla okre\u015blonej domeny.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Podczas gdy zdolno\u015b\u0107 Retrieval-Augmented Generation (RAG) do wykorzystania kontekstu jest ogromn\u0105 zdolno\u015bci\u0105, samo zapewnienie kontekstu nie zawsze jest wystarczaj\u0105ce do zapewnienia wysokiej jako\u015bci odpowiedzi. W tym miejscu pojawia si\u0119 koncepcja podpowiedzi.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dobrze przygotowana podpowied\u017a s\u0142u\u017cy jako mapa drogowa dla LLM, kieruj\u0105c go w stron\u0119 po\u017c\u0105danej odpowiedzi. Zazwyczaj zawiera ona nast\u0119puj\u0105ce elementy:<\/span><\/p>\n<h3><b>Odblokowywanie trafno\u015bci kontekstowej<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Retrieval-augmented generation (RAG) to pot\u0119\u017cne narz\u0119dzie do wykorzystywania kontekstu. Jednak sam kontekst mo\u017ce nie wystarczy\u0107 do zapewnienia wysokiej jako\u015bci odpowiedzi. W tym miejscu podpowiedzi maj\u0105 kluczowe znaczenie w sterowaniu du\u017cymi modelami j\u0119zykowymi (LLM) w ramach RAG w celu generowania odpowiedzi zgodnych z okre\u015blonymi domenami.<\/span><\/p>\n<h3><b>Mapa drogowa tworzenia roli bota dla danego przypadku u\u017cycia<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dobrze skonstruowany monit dzia\u0142a jak mapa drogowa, kieruj\u0105c LLM w stron\u0119 po\u017c\u0105danych odpowiedzi. Zazwyczaj sk\u0142ada si\u0119 z r\u00f3\u017cnych element\u00f3w:<\/span><\/p>\n<h4><b>To\u017csamo\u015b\u0107 bota<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wymieniaj\u0105c nazw\u0119 bota, ustalasz jego to\u017csamo\u015b\u0107 w interakcji, dzi\u0119ki czemu rozmowa staje si\u0119 bardziej osobista.<\/span><\/p>\n<h4><b>Definicja zadania<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Jasne zdefiniowanie zadania lub funkcji, kt\u00f3re LLM powinien wykonywa\u0107, zapewnia, \u017ce spe\u0142nia on potrzeby u\u017cytkownika, niezale\u017cnie od tego, czy chodzi o dostarczanie informacji, odpowiadanie na pytania czy inne konkretne zadanie.<\/span><\/p>\n<h4><b>Specyfikacja ton\u00f3w<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Okre\u015blenie po\u017c\u0105danego tonu lub stylu odpowiedzi ustawia odpowiedni nastr\u00f3j dla interakcji, czy to formalnej, przyjaznej czy informacyjnej.<\/span><\/p>\n<h4><b>R\u00f3\u017cne instrukcje<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ta kategoria mo\u017ce obejmowa\u0107 szereg dyrektyw, w tym dodawanie link\u00f3w i obraz\u00f3w, przekazywanie pozdrowie\u0144 lub gromadzenie okre\u015blonych danych.<\/span><\/p>\n<h4><b>Tworzenie adekwatno\u015bci kontekstowej<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Przemy\u015blane tworzenie podpowiedzi jest strategicznym podej\u015bciem zapewniaj\u0105cym, \u017ce synergia mi\u0119dzy RAG i LLM skutkuje odpowiedziami, kt\u00f3re s\u0105 kontekstowo \u015bwiadome i wysoce adekwatne do wymaga\u0144 u\u017cytkownika, zwi\u0119kszaj\u0105c og\u00f3lne wra\u017cenia u\u017cytkownika.<\/span><\/p>\n<h2><b>Dlaczego warto wybra\u0107 Cody&#8217;s RAG API?<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Teraz, gdy rozwik\u0142ali\u015bmy znaczenie RAG i jego podstawowych komponent\u00f3w, przedstawmy Cody&#8217;ego jako najlepszego partnera w urzeczywistnianiu RAG.  <a href=\"https:\/\/developers.meetcody.ai\/\">Cody oferuje kompleksowy interfejs API RAG<\/a>, kt\u00f3ry \u0142\u0105czy w sobie wszystkie niezb\u0119dne elementy wymagane do wydajnego pobierania i przetwarzania danych, dzi\u0119ki czemu jest najlepszym wyborem dla Twojej podr\u00f3\u017cy RAG.<\/span><\/p>\n<h3>Model niezale\u017cny<\/h3>\n<p>Nie musisz martwi\u0107 si\u0119 o zmian\u0119 modelu, aby by\u0107 na bie\u017c\u0105co z najnowszymi trendami AI. Dzi\u0119ki interfejsowi API RAG firmy Cody mo\u017cna \u0142atwo prze\u0142\u0105cza\u0107 si\u0119 mi\u0119dzy du\u017cymi modelami j\u0119zykowymi w locie bez dodatkowych koszt\u00f3w.<\/p>\n<h3><b>Niezr\u00f3wnana wszechstronno\u015b\u0107<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Interfejs API RAG firmy Cody wykazuje niezwyk\u0142\u0105 wszechstronno\u015b\u0107, wydajnie obs\u0142uguj\u0105c r\u00f3\u017cne formaty plik\u00f3w i rozpoznaj\u0105c hierarchie tekstowe w celu optymalnej organizacji danych.<\/span><\/p>\n<h3><b>Niestandardowy algorytm dzielenia na cz\u0119\u015bci<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Jego cech\u0105 wyr\u00f3\u017cniaj\u0105c\u0105 s\u0105 zaawansowane algorytmy dzielenia na cz\u0119\u015bci, umo\u017cliwiaj\u0105ce kompleksow\u0105 segmentacj\u0119 danych, w tym metadanych, zapewniaj\u0105c doskona\u0142e zarz\u0105dzanie danymi.<\/span><\/p>\n<h3><b>Szybko\u015b\u0107 nie do por\u00f3wnania<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Zapewnia b\u0142yskawiczne wyszukiwanie danych na du\u017c\u0105 skal\u0119 z liniowym czasem zapytania, niezale\u017cnie od liczby indeks\u00f3w. Gwarantuje to szybkie wyniki dla potrzeb zwi\u0105zanych z danymi.<\/span><\/p>\n<h3><b>Bezproblemowa integracja i wsparcie<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Cody oferuje p\u0142ynn\u0105 integracj\u0119 z popularnymi platformami i kompleksowe wsparcie, zwi\u0119kszaj\u0105c do\u015bwiadczenie RAG i umacniaj\u0105c jego pozycj\u0119 jako najlepszego wyboru do wydajnego pobierania i przetwarzania danych. Zapewnia intuicyjny interfejs u\u017cytkownika, kt\u00f3ry nie wymaga specjalistycznej wiedzy technicznej, dzi\u0119ki czemu jest dost\u0119pny i przyjazny dla u\u017cytkownik\u00f3w na wszystkich poziomach umiej\u0119tno\u015bci, dodatkowo usprawniaj\u0105c pobieranie i przetwarzanie danych.<\/span><\/p>\n<h2><b>Funkcje API RAG, kt\u00f3re usprawniaj\u0105 interakcje z danymi<\/b><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Badaj\u0105c Retrieval-Augmented Generation (RAG), odkryli\u015bmy wszechstronne rozwi\u0105zanie, kt\u00f3re integruje du\u017ce modele j\u0119zykowe (LLM) z wyszukiwaniem semantycznym, wektorowymi bazami danych i podpowiedziami w celu usprawnienia wyszukiwania i przetwarzania danych.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">RAG, jako niezale\u017cny od modelu i domeny, jest niezwykle obiecuj\u0105cy w r\u00f3\u017cnych zastosowaniach. Interfejs API RAG firmy Cody zwi\u0119ksza t\u0119 obietnic\u0119, oferuj\u0105c takie funkcje, jak elastyczna obs\u0142uga plik\u00f3w, zaawansowane dzielenie na cz\u0119\u015bci, szybkie pobieranie danych i p\u0142ynna integracja. To po\u0142\u0105czenie mo\u017ce zrewolucjonizowa\u0107 zaanga\u017cowanie w dane.  <\/span><\/p>\n<p><strong><em>Czy jeste\u015b gotowy na transformacj\u0119 danych? Przedefiniuj swoje interakcje z danymi i odkryj now\u0105 er\u0119 w przetwarzaniu danych dzi\u0119ki <a href=\"https:\/\/meetcody.ai\/use-cases\/\">Cody AI<\/a>.<\/em><\/strong><\/p>\n<h2>Najcz\u0119\u015bciej zadawane pytania<\/h2>\n<h3>1. Jaka jest r\u00f3\u017cnica mi\u0119dzy RAG a du\u017cymi modelami j\u0119zykowymi (LLM)?<\/h3>\n<p>RAG API (Retrieval-Augmented Generation API) i LLM (Large Language Models) dzia\u0142aj\u0105 w tandemie.<\/p>\n<p>RAG API to interfejs programowania aplikacji, kt\u00f3ry \u0142\u0105czy w sobie dwa kluczowe elementy: mechanizm wyszukiwania i generatywny model j\u0119zyka (LLM). Jego g\u0142\u00f3wnym celem jest usprawnienie wyszukiwania danych i generowania tre\u015bci, silnie koncentruj\u0105c si\u0119 na odpowiedziach kontekstowych. RAG API jest cz\u0119sto stosowany do konkretnych zada\u0144, takich jak odpowiadanie na pytania, generowanie tre\u015bci i podsumowywanie tekstu. Zosta\u0142a zaprojektowana tak, aby dostarcza\u0107 kontekstowo trafne odpowiedzi na zapytania u\u017cytkownik\u00f3w.<\/p>\n<p>Z drugiej strony LLM (Large Language Models) stanowi\u0105 szersz\u0105 kategori\u0119 modeli j\u0119zykowych, takich jak GPT (Generative Pre-trained Transformer). Modele te s\u0105 wst\u0119pnie trenowane na obszernych zbiorach danych, umo\u017cliwiaj\u0105c im generowanie tekstu podobnego do ludzkiego dla r\u00f3\u017cnych zada\u0144 przetwarzania j\u0119zyka naturalnego. Chocia\u017c mog\u0105 one obs\u0142ugiwa\u0107 wyszukiwanie i generowanie, ich wszechstronno\u015b\u0107 rozci\u0105ga si\u0119 na r\u00f3\u017cne zastosowania, w tym t\u0142umaczenie, analiz\u0119 nastroj\u00f3w, klasyfikacj\u0119 tekstu i wiele innych.<\/p>\n<p>Zasadniczo RAG API jest wyspecjalizowanym narz\u0119dziem, kt\u00f3re \u0142\u0105czy pobieranie i generowanie odpowiedzi kontekstowych w okre\u015blonych aplikacjach. Z kolei LLM s\u0105 podstawowymi modelami j\u0119zykowymi, kt\u00f3re s\u0142u\u017c\u0105 jako podstawa dla r\u00f3\u017cnych zada\u0144 przetwarzania j\u0119zyka naturalnego, oferuj\u0105c szerszy zakres potencjalnych zastosowa\u0144 ni\u017c tylko wyszukiwanie i generowanie.<\/p>\n<h3>2. RAG i LLM &#8211; co jest lepsze i dlaczego?<\/h3>\n<p><span data-preserver-spaces=\"true\">Wyb\u00f3r mi\u0119dzy RAG API i LLM zale\u017cy od konkretnych potrzeb i charakteru zadania, kt\u00f3re chcesz wykona\u0107. Oto zestawienie czynnik\u00f3w, kt\u00f3re pomog\u0105 Ci okre\u015bli\u0107, co jest lepsze w Twojej sytuacji:<\/span><\/p>\n<p><strong><span data-preserver-spaces=\"true\">Wybierz RAG API If:<\/span><\/strong><\/p>\n<p><strong><span data-preserver-spaces=\"true\">Potrzebujesz odpowiedzi uwzgl\u0119dniaj\u0105cych kontekst<\/span><\/strong><\/p>\n<p><span data-preserver-spaces=\"true\">RAG API wyr\u00f3\u017cnia si\u0119 w dostarczaniu kontekstowych odpowiedzi. Je\u015bli zadanie polega na odpowiadaniu na pytania, podsumowywaniu tre\u015bci lub generowaniu odpowiedzi kontekstowych, RAG API jest odpowiednim wyborem.<\/span><\/p>\n<p><strong><span data-preserver-spaces=\"true\">Masz okre\u015blone przypadki u\u017cycia<\/span><\/strong><\/p>\n<p><span data-preserver-spaces=\"true\">Je\u015bli aplikacja lub us\u0142uga ma dobrze zdefiniowane przypadki u\u017cycia, kt\u00f3re wymagaj\u0105 tre\u015bci kontekstowych, RAG API mo\u017ce by\u0107 lepszym rozwi\u0105zaniem. Jest on przeznaczony do zastosowa\u0144, w kt\u00f3rych kontekst odgrywa kluczow\u0105 rol\u0119.<\/span><\/p>\n<p><strong><span data-preserver-spaces=\"true\">Potrzebujesz precyzyjnej kontroli<\/span><\/strong><\/p>\n<p><span data-preserver-spaces=\"true\">RAG API pozwala na precyzyjne dostrojenie i dostosowanie, co mo\u017ce by\u0107 korzystne, je\u015bli masz okre\u015blone wymagania lub ograniczenia dla swojego projektu.<\/span><\/p>\n<p><strong><span data-preserver-spaces=\"true\">Wybierz studia LLM, je\u015bli:<\/span><\/strong><\/p>\n<p><strong><span data-preserver-spaces=\"true\">Wymagasz wszechstronno\u015bci<\/span><\/strong><\/p>\n<p><span data-preserver-spaces=\"true\">Modele LLM, podobnie jak modele GPT, s\u0105 bardzo wszechstronne i mog\u0105 obs\u0142ugiwa\u0107 szerok\u0105 gam\u0119 zada\u0144 przetwarzania j\u0119zyka naturalnego. Je\u015bli Twoje potrzeby obejmuj\u0105 wiele zastosowa\u0144, studia LLM oferuj\u0105 elastyczno\u015b\u0107.<\/span><\/p>\n<p><strong><span data-preserver-spaces=\"true\">Chcesz tworzy\u0107 niestandardowe rozwi\u0105zania<\/span><\/strong><\/p>\n<p><span data-preserver-spaces=\"true\">Mo\u017cesz tworzy\u0107 niestandardowe rozwi\u0105zania do przetwarzania j\u0119zyka naturalnego i dostosowywa\u0107 je do konkretnych przypadk\u00f3w u\u017cycia lub integrowa\u0107 je z istniej\u0105cymi przep\u0142ywami pracy.<\/span><\/p>\n<p><strong><span data-preserver-spaces=\"true\">Potrzebujesz wst\u0119pnie wyszkolonego rozumienia j\u0119zyka<\/span><\/strong><\/p>\n<p><span data-preserver-spaces=\"true\">Maszyny LLM s\u0105 wst\u0119pnie przeszkolone na ogromnych zbiorach danych, co oznacza, \u017ce od razu po wyj\u0119ciu z pude\u0142ka dobrze rozumiej\u0105 j\u0119zyk. Je\u015bli musisz pracowa\u0107 z du\u017cymi ilo\u015bciami nieustrukturyzowanych danych tekstowych, LLM mo\u017ce by\u0107 cennym zasobem.<\/span><\/p>\n<h3><strong><span data-preserver-spaces=\"true\">3. Dlaczego modele LLM, podobnie jak modele GPT, s\u0105 tak popularne w przetwarzaniu j\u0119zyka naturalnego?<\/span><\/strong><\/h3>\n<p><span data-preserver-spaces=\"true\">LLM przyci\u0105gn\u0119\u0142y szerok\u0105 uwag\u0119 ze wzgl\u0119du na ich wyj\u0105tkow\u0105 wydajno\u015b\u0107 w r\u00f3\u017cnych zadaniach j\u0119zykowych. LLM s\u0105 trenowane na du\u017cych zbiorach danych. W rezultacie s\u0105 w stanie zrozumie\u0107 i stworzy\u0107 sp\u00f3jny, odpowiedni kontekstowo i gramatycznie poprawny tekst, rozumiej\u0105c niuanse ka\u017cdego j\u0119zyka. Ponadto dost\u0119pno\u015b\u0107 wst\u0119pnie wytrenowanych LLM sprawi\u0142a, \u017ce oparte na sztucznej inteligencji rozumienie i generowanie j\u0119zyka naturalnego sta\u0142o si\u0119 dost\u0119pne dla szerszego grona odbiorc\u00f3w.<\/span><\/p>\n<h3>4. Jakie s\u0105 typowe zastosowania LLM?<\/h3>\n<p>LLM znajduj\u0105 zastosowanie w szerokim spektrum zada\u0144 j\u0119zykowych, w tym:<\/p>\n<p><strong>Rozumienie j\u0119zyka naturalnego<\/strong><\/p>\n<p>LLM doskonale sprawdzaj\u0105 si\u0119 w zadaniach takich jak analiza sentymentu, rozpoznawanie encji nazwanych i odpowiadanie na pytania. Ich solidne mo\u017cliwo\u015bci rozumienia j\u0119zyka sprawiaj\u0105, \u017ce s\u0105 one cenne przy wydobywaniu spostrze\u017ce\u0144 z danych tekstowych.<\/p>\n<p><strong>Generowanie tekstu<\/strong><\/p>\n<p>Mog\u0105 generowa\u0107 tekst podobny do ludzkiego dla aplikacji takich jak chatboty i generowanie tre\u015bci, dostarczaj\u0105c sp\u00f3jne i kontekstowo odpowiednie odpowiedzi.<\/p>\n<p><strong>T\u0142umaczenie maszynowe<\/strong><\/p>\n<p>Znacz\u0105co poprawi\u0142y one jako\u015b\u0107 t\u0142umaczenia maszynowego. Mog\u0105 t\u0142umaczy\u0107 tekst mi\u0119dzy j\u0119zykami z niezwyk\u0142\u0105 dok\u0142adno\u015bci\u0105 i p\u0142ynno\u015bci\u0105.<\/p>\n<p><strong>Podsumowywanie tre\u015bci<\/strong><\/p>\n<p>S\u0105 bieg\u0142e w generowaniu zwi\u0119z\u0142ych podsumowa\u0144 d\u0142ugich dokument\u00f3w lub transkrypcji, zapewniaj\u0105c skuteczny spos\u00f3b na wydestylowanie istotnych informacji z obszernych tre\u015bci.<\/p>\n<h3><strong><span data-preserver-spaces=\"true\">5. W jaki spos\u00f3b LLM mo\u017ce by\u0107 na bie\u017c\u0105co z nowymi danymi i ewoluuj\u0105cymi zadaniami?<\/span><\/strong><\/h3>\n<p>Zapewnienie aktualno\u015bci i skuteczno\u015bci program\u00f3w LLM ma kluczowe znaczenie. Stosowanych jest kilka strategii, aby aktualizowa\u0107 je o nowe dane i ewoluuj\u0105ce zadania:<\/p>\n<p><strong>Rozszerzenie danych<\/strong><\/p>\n<p>Ci\u0105g\u0142e rozszerzanie danych jest niezb\u0119dne, aby zapobiec spadkowi wydajno\u015bci wynikaj\u0105cemu z nieaktualnych informacji. Rozszerzenie magazynu danych o nowe, istotne informacje pomaga modelowi zachowa\u0107 dok\u0142adno\u015b\u0107 i trafno\u015b\u0107.<\/p>\n<p><strong>Przekwalifikowanie<\/strong><\/p>\n<p>Okresowe ponowne szkolenie LLM z wykorzystaniem nowych danych jest powszechn\u0105 praktyk\u0105. Dopracowanie modelu na podstawie najnowszych danych zapewnia, \u017ce dostosowuje si\u0119 on do zmieniaj\u0105cych si\u0119 trend\u00f3w i pozostaje aktualny.<\/p>\n<p><strong>Aktywna nauka<\/strong><\/p>\n<p>Innym podej\u015bciem jest wdro\u017cenie technik aktywnego uczenia si\u0119. Obejmuje to identyfikacj\u0119 przypadk\u00f3w, w kt\u00f3rych model jest niepewny lub mo\u017ce pope\u0142nia\u0107 b\u0142\u0119dy i zbieranie adnotacji dla tych przypadk\u00f3w. Adnotacje te pomagaj\u0105 udoskonali\u0107 wydajno\u015b\u0107 modelu i utrzyma\u0107 jego dok\u0142adno\u015b\u0107.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Zdolno\u015b\u0107 do wydajnego pobierania i przetwarzania danych sta\u0142a si\u0119 prze\u0142omem w dzisiejszej erze technologii. Przyjrzyjmy si\u0119, jak RAG API na nowo definiuje przetwarzanie danych. To innowacyjne podej\u015bcie \u0142\u0105czy w sobie sprawno\u015b\u0107 du\u017cych modeli j\u0119zykowych (LLM) z technikami opartymi na wyszukiwaniu, aby zrewolucjonizowa\u0107 wyszukiwanie danych. Czym s\u0105 du\u017ce modele j\u0119zykowe (LLM)? Du\u017ce modele j\u0119zykowe (LLM) s\u0105<a class=\"excerpt-read-more\" href=\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/\" title=\"ReadCo to jest RAG API i jak dzia\u0142a?\">&#8230; Read more &raquo;<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":31646,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[213,216,214],"tags":[313,312,238],"class_list":["post-31665","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-baza-wiedzy-ai","category-biznes","category-sztuczna-inteligencja","tag-api-pl","tag-rag-pl","tag-sztuczna-inteligencja-w-biznesie"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.8 (Yoast SEO v24.2) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Co to jest RAG API i jak dzia\u0142a?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Poznaj mo\u017cliwo\u015bci interfejsu API RAG. Dowiedz si\u0119, jak przekszta\u0142ca przetwarzanie danych, odpowiedzi AI i generatywn\u0105 optymalizacj\u0119 AI.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Co to jest RAG API i jak dzia\u0142a?\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Poznaj mo\u017cliwo\u015bci interfejsu API RAG. Dowiedz si\u0119, jak przekszta\u0142ca przetwarzanie danych, odpowiedzi AI i generatywn\u0105 optymalizacj\u0119 AI.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Cody - The AI Trained on Your Business\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-10-23T19:46:09+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2024-06-10T10:44:16+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Cody-RAG-API-1-scaled-e1698089887322.webp\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"2560\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"1550\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/webp\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Oriol Zertuche\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@oriol003\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@meetcodyai\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Oriol Zertuche\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"14 minutes\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/\"},\"author\":{\"name\":\"Oriol Zertuche\",\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/#\/schema\/person\/b3486c07f03571f834cfb7646dba8749\"},\"headline\":\"Co to jest RAG API i jak dzia\u0142a?\",\"datePublished\":\"2023-10-23T19:46:09+00:00\",\"dateModified\":\"2024-06-10T10:44:16+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/\"},\"wordCount\":2903,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Cody-RAG-API-1-scaled-e1698089887322.webp\",\"keywords\":[\"API\",\"RAG\",\"sztuczna inteligencja w biznesie\"],\"articleSection\":[\"Baza wiedzy AI\",\"Biznes\",\"Sztuczna inteligencja\"],\"inLanguage\":\"pl-PL\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/\",\"url\":\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/\",\"name\":\"Co to jest RAG API i jak dzia\u0142a?\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Cody-RAG-API-1-scaled-e1698089887322.webp\",\"datePublished\":\"2023-10-23T19:46:09+00:00\",\"dateModified\":\"2024-06-10T10:44:16+00:00\",\"description\":\"Poznaj mo\u017cliwo\u015bci interfejsu API RAG. Dowiedz si\u0119, jak przekszta\u0142ca przetwarzanie danych, odpowiedzi AI i generatywn\u0105 optymalizacj\u0119 AI.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Cody-RAG-API-1-scaled-e1698089887322.webp\",\"contentUrl\":\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Cody-RAG-API-1-scaled-e1698089887322.webp\",\"width\":2560,\"height\":1550,\"caption\":\"RAG API is a framework with the commitment to enhance generative AI by guaranteeing that its outputs are current, aligned with the given input, and, crucially, accurate.\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/home-v2\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Co to jest RAG API i jak dzia\u0142a?\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/#website\",\"url\":\"https:\/\/meetcody.ai\/\",\"name\":\"Cody AI - The AI Trained on Your Business\",\"description\":\"AI Powered Knowledge Base for Employees\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/meetcody.ai\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"pl-PL\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/#organization\",\"name\":\"Cody AI - The AI Trained on Your Business\",\"url\":\"https:\/\/meetcody.ai\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/logo-codyai.svg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/logo-codyai.svg\",\"width\":\"1024\",\"height\":\"1024\",\"caption\":\"Cody AI - The AI Trained on Your Business\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/#\/schema\/logo\/image\/\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/x.com\/meetcodyai\",\"https:\/\/discord.com\/invite\/jXEVDcFxqs\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/#\/schema\/person\/b3486c07f03571f834cfb7646dba8749\",\"name\":\"Oriol Zertuche\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\/\/meetcody.ai\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/b54b9af69d5e8feacb5a92bf0d4be8c751d589ef418e21e6f69f48e4283b8525?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/b54b9af69d5e8feacb5a92bf0d4be8c751d589ef418e21e6f69f48e4283b8525?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"Oriol Zertuche\"},\"description\":\"Oriol Zertuche is the CEO of CODESM and Cody AI. As an engineering student from the University of Texas-Pan American, Oriol leveraged his expertise in technology and web development to establish renowned marketing firm CODESM. He later developed Cody AI, a smart AI assistant trained to support businesses and their team members. Oriol believes in delivering practical business solutions through innovative technology.\",\"sameAs\":[\"https:\/\/meetcody.ai\",\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/oriolzertuche\/\",\"https:\/\/x.com\/oriol003\"],\"url\":\"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/author\/alien\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Co to jest RAG API i jak dzia\u0142a?","description":"Poznaj mo\u017cliwo\u015bci interfejsu API RAG. Dowiedz si\u0119, jak przekszta\u0142ca przetwarzanie danych, odpowiedzi AI i generatywn\u0105 optymalizacj\u0119 AI.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/","og_locale":"pl_PL","og_type":"article","og_title":"Co to jest RAG API i jak dzia\u0142a?","og_description":"Poznaj mo\u017cliwo\u015bci interfejsu API RAG. Dowiedz si\u0119, jak przekszta\u0142ca przetwarzanie danych, odpowiedzi AI i generatywn\u0105 optymalizacj\u0119 AI.","og_url":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/","og_site_name":"Cody - The AI Trained on Your Business","article_published_time":"2023-10-23T19:46:09+00:00","article_modified_time":"2024-06-10T10:44:16+00:00","og_image":[{"width":2560,"height":1550,"url":"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Cody-RAG-API-1-scaled-e1698089887322.webp","type":"image\/webp"}],"author":"Oriol Zertuche","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@oriol003","twitter_site":"@meetcodyai","twitter_misc":{"Written by":"Oriol Zertuche","Est. reading time":"14 minutes"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/"},"author":{"name":"Oriol Zertuche","@id":"https:\/\/meetcody.ai\/#\/schema\/person\/b3486c07f03571f834cfb7646dba8749"},"headline":"Co to jest RAG API i jak dzia\u0142a?","datePublished":"2023-10-23T19:46:09+00:00","dateModified":"2024-06-10T10:44:16+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/"},"wordCount":2903,"publisher":{"@id":"https:\/\/meetcody.ai\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Cody-RAG-API-1-scaled-e1698089887322.webp","keywords":["API","RAG","sztuczna inteligencja w biznesie"],"articleSection":["Baza wiedzy AI","Biznes","Sztuczna inteligencja"],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/","url":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/","name":"Co to jest RAG API i jak dzia\u0142a?","isPartOf":{"@id":"https:\/\/meetcody.ai\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Cody-RAG-API-1-scaled-e1698089887322.webp","datePublished":"2023-10-23T19:46:09+00:00","dateModified":"2024-06-10T10:44:16+00:00","description":"Poznaj mo\u017cliwo\u015bci interfejsu API RAG. Dowiedz si\u0119, jak przekszta\u0142ca przetwarzanie danych, odpowiedzi AI i generatywn\u0105 optymalizacj\u0119 AI.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/#breadcrumb"},"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/#primaryimage","url":"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Cody-RAG-API-1-scaled-e1698089887322.webp","contentUrl":"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Cody-RAG-API-1-scaled-e1698089887322.webp","width":2560,"height":1550,"caption":"RAG API is a framework with the commitment to enhance generative AI by guaranteeing that its outputs are current, aligned with the given input, and, crucially, accurate."},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/czym-jest-i-jak-dziala-rag-api-framework\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/home-v2\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Co to jest RAG API i jak dzia\u0142a?"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/meetcody.ai\/#website","url":"https:\/\/meetcody.ai\/","name":"Cody AI - The AI Trained on Your Business","description":"AI Powered Knowledge Base for Employees","publisher":{"@id":"https:\/\/meetcody.ai\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/meetcody.ai\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/meetcody.ai\/#organization","name":"Cody AI - The AI Trained on Your Business","url":"https:\/\/meetcody.ai\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/meetcody.ai\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/logo-codyai.svg","contentUrl":"https:\/\/meetcody.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/logo-codyai.svg","width":"1024","height":"1024","caption":"Cody AI - The AI Trained on Your Business"},"image":{"@id":"https:\/\/meetcody.ai\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/x.com\/meetcodyai","https:\/\/discord.com\/invite\/jXEVDcFxqs"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/meetcody.ai\/#\/schema\/person\/b3486c07f03571f834cfb7646dba8749","name":"Oriol Zertuche","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/meetcody.ai\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/b54b9af69d5e8feacb5a92bf0d4be8c751d589ef418e21e6f69f48e4283b8525?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/b54b9af69d5e8feacb5a92bf0d4be8c751d589ef418e21e6f69f48e4283b8525?s=96&d=mm&r=g","caption":"Oriol Zertuche"},"description":"Oriol Zertuche is the CEO of CODESM and Cody AI. As an engineering student from the University of Texas-Pan American, Oriol leveraged his expertise in technology and web development to establish renowned marketing firm CODESM. He later developed Cody AI, a smart AI assistant trained to support businesses and their team members. Oriol believes in delivering practical business solutions through innovative technology.","sameAs":["https:\/\/meetcody.ai","https:\/\/www.linkedin.com\/in\/oriolzertuche\/","https:\/\/x.com\/oriol003"],"url":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/blog\/author\/alien\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/31665","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=31665"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/31665\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":37190,"href":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/31665\/revisions\/37190"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/31646"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=31665"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=31665"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/meetcody.ai\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=31665"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}