Day 6: RAG Advanced — AI System Engineer

🎯 Cieľ dňa

Ovládnuť pokročilé RAG techniky — hybrid search (15-30% improvement), reranking, a systematickú evaluáciu s RAGAS.

core practice

Deep dive do kombinácie dense vector + sparse keyword search (BM25) + cross-encoder reranking.

Step-by-step progresia od basic RAG po pokročilé patterny.

Oficiálny tutorial: faithfulness, answer relevancy, context precision, context recall.

Kompletný zoznam evaluation metrík. Čo merať a prečo.

Kedy stačí hybrid search sám vs kedy treba reranking navyše.

Hybrid Search — Dense vector + sparse keyword (BM25/TF-IDF); 15-30% improvement v retrieval precision

Reranking — Cross-encoder modely re-score výsledky; presnejšie ale drahšie (run len na top-k)

Query Decomposition — Rozdelenie multi-intent otázok na sub-queries (napr. 'porovnaj X vs Y' → dva separate retrievaly)

RAGAS Framework — Reference-free evaluácia: Faithfulness, Answer Relevancy, Context Precision, Context Recall

Agentic RAG — LLM rozhoduje čo retrievnúť, kedy, a koľkokrát (iteratívny retrieval)

Upgradni včerajší RAG systém na hybrid + reranking + evaluation.