RAGFUTURE — Szintézis v1.0
Ez a kutatás a RAG (Retrieval-Augmented Generation) technológia teljes képét tárja fel: a 2020-as kezdetektől a 2028-as autonóm tudásrendszerekig. 300+ forrás, 7 nyelv, 20+ könyv, 25 adverszális ellenérv — 5 GFIS modul eredményeinek szintézise.
A legfontosabb megállapítás: A RAG szükséges, de nem elégséges infrastruktúra-réteg. 2026 a kritikus döntési ablak — aki most épít érett RAG-infrastruktúrát, az 2028-ra agentic rendszereket futtathat. Aki most nem lép, az behozhatatlan hátrányba kerül.
GFIS módszer: SEXTANT + PARALLAX + REVERSAL + Multilingual + Corpus V2
Minőségi keretrendszer: 6 OQL réteg — forrás-minősítés, konfidencia-mátrix, adverszális stresszteszt, RAG-korlát átláthatóság, konvergencia-vizsgálat, hiány-térkép.
GFIS kutatási kontextus
Ez a kutatás szisztematikus forrásgyűjtéssel, mintázat-felismeréssel, vakfolt audittal és konvergencia-ellenőrzéssel készült. A GFIS rendszerről →