Többször mutattam már be LLM-eket korábban. A mesterséges intelligencia világában azonban nagyon magas fordulaton pörögnek a dolgok. Ennek megfelelően várható volt, hogy újabb LLM fejlesztés érkezik ezen a nyáron. 2025. augusztus 7-én az OpenAI bemutatta GPT‑5-öt, a legújabb, legfejlettebb mesterséges intelligencia modelljét. Most a GPT‑5 működését, erősségeit, lehetőségeit és korlátait szeretném bemutatni.
Mi az a GPT-5?
A GPT-5 egy olyan mesterséges intelligencia, amely képes automatikusan eldönteni, hogy a gyors válaszokra optimalizált modellt vagy a részletesebb, alaposabb gondolkodást végző („thinking”) modellt használja. A választás valós időben történik, a kérdés bonyolultsága és a felhasználó célja alapján. A GPT-5 mindenki számára elérhető: a Plus és Pro előfizetők nagyobb használati kerettel dolgozhatnak, a Pro csomag előfizetői pedig hozzáférhetnek a fejlettebb „thinking-pro” változathoz is.
Erősségei
Széles körű szakértői teljesítmény: kiváló képességekkel rendelkezik kódolásban, matematikában, írásban, egészségügyben és bonyolult feladatokban is.
Hatékonyság és racionalitás: gyorsabb válaszokat ad, kevesebb téves információt (hallucinációt), és jobb strukturáltságot nyújt.
Fejlett kódolási képességek: a SWE‑bench Verified kódolási teszten 74,9%-os eredményt ért el, szemben az o3 elődjének 69,1%-ával, miközben kevesebb eszközhívást és tokenfogyasztást igényelt OpenAI.
Felhasználóbarát működés: az intelligens router rendszer automatikusan kiválasztja a feladatnak legjobban megfelelő modellt, megkönnyítve ezzel a használatot különösen kezdőknek.
Integrációk és személyre szabás (Ügynökökkel): Gmail és Google Naptár csatlakozással, valamint személyiségtónus‑beállításokkal bővül a felhasználói élmény.
Lehetőségei
Mindenki közelebb az intelligens asszisztenshez: olvasók, értékesítők, pénzügyi szakemberek mind profin kidolgozott tartalmakat generálhatnak, adatokat összefoglalhatnak vagy folyamatokat optimalizálhatnak akár extra előképzettség nélkül.
Fejlesztők hatékonyabb eszköze: komplex hibák felismerésére, több lépéses feladatok kezelése, teljes körű fejlesztési folyamatok támogatása.
Soknyelvű hozzáférés: nyelvi képességek fejlesztése, így globálisan is szélesebb körben alkalmazható. A magyar nyelvet is tovább csiszolták.
Korlátai
Nem általános mesterséges intelligencia (AGI): bár a GPT-5 teljesítménye sok területen egy PhD-szintű szakértőhöz mérhető, nem rendelkezik azzal a képességgel, hogy önállóan, folyamatosan tanuljon és bármilyen feladatot megoldjon, mint egy ember. Ez azt jelenti, hogy a GPT-5 egy rendkívül fejlett eszköz, de nem az a fajta univerzális mesterséges intelligencia, amely minden helyzetben képes emberi szintű gondolkodásra és döntéshozatalra.
Teljesítmény-ingadozás: eddigi tapasztalatok alapján az automatikus modellválasztás néha bizonytalan minőséget eredményez.
Régebbi modellek korlátozott elérhetősége: GPT‑4 és korábbi modellek már nem állnak a legtöbb felhasználó rendelkezésére, ami szerintem prolémás.
Használati korlátok inaktív felhasználóknak: ingyenes felhasználók díjmentes hozzáférést kapnak, de szigorúbb használati korlátokkal kell számolniuk.
Összegzés
A GPT-5 technológiailag kiemelkedően fejlett, mégis időnként meglepően korlátozottnak tűnik, mintha bizonyos helyzetekben gyengébben teljesítene, mint elődei. Tartalmazza a gyors reagálást, a mélyebb gondolkodást, támogat fejlesztőknek és üzleti felhasználóknak egyaránt, miközben a felhasználói élményt helyezi előtérbe. Ugyanakkor fontos szem előtt tartani a jelenlegi korlátokat, mint az AGI hiánya, teljesítmény-ingadozás vagy a régebbi modellek eltűnése.
Érthető az irány, de egyelőre további fejlesztésre szorul az általános mesterséges intelligencia irányába.
Mióta megjelent az AI és berobbant a köztudatba, folyamatosan ezt hallani: „Elveszi a munkánkat! Jajj, mi lesz velünk? Nem kellenek programozók!”. Mivel én folyamatosan figyelemmel követem ezt a területet, úgy gondoltam, bármennyire is fejlődik az AI, ettől még nagyon messzire vagyunk.
Erre 2025. májusában bejelentette az OpenAI legújabb eszközét a ChatGPT Codex-et. Ekkor még csak külön hozzáféréssel tudtam tesztelni, azonban júniustól, már bárki számára elérhető.
Tehát az elmúlt időszakban volt alkalmam testközelből megszemlélni ezt a megoldást és azt kell mondjam, hogy hatalmas segítséget kaptak a kezdő programozók és DevOps szakemberek.
Ebben a cikkben megpróbálom átadni a ChatGPT Codex hozadékát és azt, hogy miért mérföldkő ez a programozás területén.
A programozás világába való belépés vagy új nyelvek felfedezése gyakran tűnhet bonyolultnak. Az OpenAI ChatGPT Codex megoldása ezt a belépési küszöböt csökkenti. A Codex egy olyan fejlesztés, amely lehetővé teszi, hogy természetes nyelvű utasításokból programkódot generáljunk, közvetlenül a böngészőben, telepítés nélkül.
Mostantól nem kell telepíteni semmilyen fejlesztőkörnyezetet ahhoz, hogy kipróbálj vagy létrehozz egy egyszerű szkriptet vagy progrmokat. Csak nyisd meg a chatgpt.com/codex oldalt, és kezdj el írni – a Codex pedig kódra fordítja az elképzelésedet.
Miért hasznos?
Természetes nyelv alapján is tud kódot írni.
Nem szükséges előzetes fejlesztői környezet vagy telepítés.
Egyetlen felület a kódolásra, futtatásra és hibakeresésre.
Tanulási célokra (pl. „Írj egy Python kódot, amely beolvas egy fáljt”)
Webes sablonok vagy HTML/CSS oldalak gyors összeállítására
Egyszerű adatbázis-lekérdezések vagy API-hívások kipróbálására
Kísérletezésre, új ötletek gyors ellenőrzésére
Miért nagy mérföldkő?
A Codex lehetővé teszi, hogy ne kelljen fejlesztői háttérrel rendelkezned ahhoz, hogy működőképes kódot hozz létre. A korábbi eszközökkel ellentétben itt egy interaktív, kétirányú felületen kommunikálhatsz a modellel: írsz egy szöveget, ő kódot ad – vagy elmagyarázza a meglévőt.
Ez különösen fontos kezdők számára, akik gyakran küzdenek a fejlesztői eszközök bonyolultságával.
Jelentkezz be OpenAI fiókoddal (ingyenesen is használható).
Válaszd ki a kívánt nyelvet vagy kérd meg, hogy javasoljon.
Írj egy természetes nyelvű utasítást, pl. „Írj egy Python függvényt, ami megmondja, hogy egy szám prímszám-e.”
A Codex automatikusan kódot javasol, amit módosíthatsz, lefuttathatsz, és kérhetsz magyarázatot is hozzá.
Mennyibe kerül?
Az alapfunkciók elérhetők a ChatGPT Plus előfizetés keretében.
A Codex jelenleg a GPT-4 modellek részeként működik.
A ChatGPT Plus előfizetés ára: 8900 Ft/hó
Nincs külön díj a Codex funkcióért – ha GPT-4-et használsz, automatikusan elérhető.
Mire alkalmas már most is, és mire nem?
Mire alkalmas:
Kód írása természetes nyelvű utasításból
Egyszerű szkriptek, algoritmusok generálása
Oktatás, példák kipróbálása, tanulás támogatása
HTML, CSS, SQL minták készítése
Mire nem ajánlott:
Nagy, komplex projektek önálló generálása
Biztonságkritikus, validált kód írása emberi átnézés nélkül
Teljes alkalmazások generálása tesztelés és kontroll nélkül
GitHub-integráció: automatikus kódmentés Pull Request formájában
És most jön a legjobb rész! A ChatGPT Codex nemcsak arra képes, hogy egy természetes nyelvű utasításból működő kódot hozzon létre – hanem a megírt kódot automatikusan el is tudja küldeni egy GitHub repóba. Ez különösen hasznos azoknak, akik már valamilyen projektet vezetnek, csapatban dolgoznak, vagy szeretnék elmenteni és verziókövetni saját kódgenerálásaikat. Sőt, kezdőknek kimondottan hasznos, hiszen nem csupán a programozást sajátíthatjék el könnyedén, hanem megérthetik, a modern szoftverfejlesztés folyamatait is.
Ehhez a funkcióhoz csak a következőkre van szükséged:
Legyen egy GitHub-fiókod, és hozz létre egy repository-t (vagy használd a meglévőt).
A chatgpt.com/codex felületen a beállításoknál engedélyezd a GitHub-integrációt.
Válaszd ki a célrepo-t és a branchet.
Írj egy természetes nyelvű, szöveges utasítást, például: „Készíts egy Python-függvényt, ami eldönti egy számról, hogy prímszám-e, és add hozzá a repository-hoz”
A Codex megírja a kódot, commitol-ja, majd Pull Request-et (kód összefűzési kérést) hoz létre a megadott repository-ban.
Látogasd meg a chatgpt.com/codex oldalt, és válaszd ki az Új környezet létrehozása lehetőséget, majd válaszd ki a repository-dat a listából.
Majd adjuk ki a chat mezőbe az utasítást: „Írj egy Python függvényt, ami megmondja, hogy egy szám prímszám-e.” Ekkor elkezdődik a kód generálása és amikor kész, el is magyarázza mit csinl a kód.
A kódunk kész és akár ki is próbálhatjuk, vagy módosíthatjuk, kedvünk szerint.
Ha pedig elégedettek vagyunk a végeredménnyel, akkor jöhet a verziókezelt tárolás a GitHub repository-ban. Hogyan? Egyszerűen megkérjük a modelt, hogy: „Add hozzá a repository-hoz a fájlt”
Ugye, hogy semmi külön prompt engineering tudás nem kellett? Mégis ami következik, az szuper. Létrehoz egy új branch-et a módosításokkal, majd létrehoz hozzá egy Pull Request-et is, amit azonnal ellenőrizhetünk a GitHub-on.
Miután ellenőriztük a módosítások helyességét, máris elvégezhetjük a kódbázis összefűzését.
És még a dokumentációt is írathatunk erről a kódról, vagy tetszőlegesen módosíthatjuk a meglévő kódjainkat.
Ez persze csak egy nagyon egyszerű példa volt. A lehetőségeink elég széles spektrumon mozognak. Javaslom, hogy próbáld ki Te is.
Összefoglalás
A ChatGPT Codex új szintre emeli a programozást: szöveges utasításból kódot generál, lefuttatja, megmagyarázza, és ha szeretnéd, automatikusan GitHub repóba menti Pull Request formájában.
Kezdőknek és haladóknak egyaránt hasznos eszköz, akár tanulásra, akár gyors prototípusokra.
Ha még nem próbáltad, itt az ideje kipróbálni!
Látogasd meg a chatgpt.com/codex oldalt, és próbálj ki egy saját példát – vagy keress meg engem, és szívesen megmutatom, hogyan működik ez a gyakorlatban is.
A Terraform az egyik legnépszerűbb infrastruktúra mint kód (IaC) eszköz, amely lehetővé teszi, hogy kód segítségével építsünk és kezeljünk felhő- vagy helyi infrastruktúrát. Egy ilyen rendszer működésének kulcsa az úgynevezett state, vagyis az állapotfájl, amely tartalmazza, hogy milyen erőforrásokat hoztunk létre és azok milyen állapotban vannak. Az állapot tárolása mindig is központi szerepet játszott a Terraform használatában.
2025. májusában a HashiCorp bejelentette az MCP Servert (Model Context Protocol Server), amely egy új protokollal és megközelítéssel egyszerűsíti a távoli állapotkezelést.
Mi az a Terraform MCP Server?
A Terraform MCP Server egy háttérszolgáltatás, amely REST API-n keresztül biztosít állapotkezelési funkciókat a Terraform számára. Az MCP (Model Context Protocol) szabványos módot biztosít arra, hogy a Terraform CLI távoli szerveren kezelje az állapotot – olvassa, frissítse és zárolja azt, megakadályozva a versenyhelyzeteket.
Ez a megközelítés kiváltja a korábban használt, néha bonyolultan konfigurálható backendeket, például az S3 + DynamoDB kombinációt.
Hogyan működik?
A terraform init során a CLI kapcsolódik az MCP Serverhez, és regisztrálja az állapot útvonalát.
A terraform plan és apply hívások során az MCP Server biztosítja az aktuális állapotot, zárolja azt, majd a frissített állapotot eltárolja.
Az egész folyamat HTTP API-n keresztül zajlik, így jól integrálható más rendszerekkel is.
Előnyök
Egyszerűbb bevezetés: Nincs szükség felhőalapú tárolókra és külön lock mechanizmusokra.
Nyílt protokoll: Bárki írhat saját MCP-kompatibilis szervert.
Fejleszthető és tesztelhető: Lokális fejlesztési környezetben is könnyen kipróbálható.
Integrációs lehetőségek: Könnyedén monitorozható, naplózható, és jól működik DevOps pipeline-ok részeként.
Korlátok
Még új technológia: Bár stabil, éles környezetben fokozott figyelmet igényel.
Kevés implementáció: Egyelőre a HashiCorp hivatalos szervere az egyetlen széles körben elérhető változat.
Bevezetéshez tanulás szükséges: Másképp működik, mint a korábbi, megszokott backend-ek.
Felhasználási példa: Helyi laborkörnyezet állapotkezelése
Tegyük fel, hogy DevOps mérnökként több Terraform projektet futtatsz egyetlen gépen. Nem akarsz minden alkalommal külön S3 bucket-et vagy felhő backend-et beállítani. Egy egyszerű, saját gépen futó MCP Server lehetővé teszi, hogy a projekteket biztonságosan, de mégis helyileg kezeld. Nincs szükség internet kapcsolatra vagy hitelesítő adatok konfigurálására – csak elindítod a szervert, és használod.
Hogyan lehet kipróbálni?
Ahhoz, hogy első kézből tapasztald meg az MCP Server működését, kövesd az alábbi lépéseket:
1. MCP Server elindítása
Ha van Docker-ed, máris elindíthatod a szervert egyetlen paranccsal:
docker run -p 9701:9701 hashicorp/terraform-mcp-server:latest
Ez elindít egy konténert, amely hallgatózik a http://localhost:9701 címen. Ide fog kapcsolódni a Terraform.
2. Egy egyszerű Terraform projekt létrehozása
Készíts egy új mappát, és hozz létre benne egy main.tf fájlt például ezzel a tartalommal:
Ez a konfiguráció megmondja a Terraform-nak, hogy a state fájlt mostantól az MCP Server-en kezelje, mcp-projekt/terraform.tfstate logikai útvonallal.
3. Inicializálás és alkalmazás
A következő parancsokkal inicializálhatod és futtathatod a projektet:
terraform init
terraform apply
Mit fogsz tapasztalni?
A terraform.tfstate fájl nem jelenik meg helyben, mert az MCP Server tárolja.
A terraform apply létrehozza a hello.txt fájlt.
A konténer logjaiban látni fogod az állapotkezelési műveleteket: lock, write, unlock.
Ez egy remek lehetőség, hogy megértsd a modern state-kezelés működését – mindezt saját gépen, bármilyen felhőfiók nélkül.
Összefoglalás
A Terraform MCP Server a jövő egyik ígéretes megközelítése az állapotkezelésre. Segítségével egyszerűbbé válik a távoli state konfiguráció, különösen fejlesztői és oktatási környezetekben. A REST-alapú protokoll nyitottsága révén új integrációs lehetőségeket is megnyit, miközben a Terraform megszokott működése megmarad. Ebből is látszik, hogy az MCP nem csupán a mesterséges intelligenciában lehet hasznos.
Ha szeretnél megszabadulni a bonyolult backend konfigurációktól, ugyanakkor biztonságosan és szabályozottan kezelni az állapotokat – próbáld ki az MCP Servert.
Kiváló kiindulópont lehet saját fejlesztésű megoldásokhoz vagy modern Terraform platformok kiépítéséhez.
A mesterséges intelligencia (MI) világa folyamatosan látványos fejlődést mutat. Az egyik legérdekesebb irány a VLM, vagyis a Vision Language Model technológia. Ezek a modellek nemcsak szövegeket értenek meg, mint a hagyományos nyelvi modellek (LLM-ek), hanem képeket is képesek értelmezni.
Koncepció – Mit jelent a VLM?
A VLM (Vision Language Model) olyan mesterséges intelligenciát takar, amely egyszerre képes szöveges és képi információt értelmezni. Ez új szintre emeli az MI lehetőségeit, hiszen az eddigi rendszerek vagy csak szöveggel, vagy csak képpel dolgoztak. A VLM viszont multimodális: a kettőt egyszerre kezeli.
Hasonlat – Mintha egy gyerek könyvből tanulna
Képzeljünk el egy kisgyermeket, aki egy képeskönyvet nézeget. Megnézi a képet, majd a szöveg alapján próbálja megérteni, mi történik. A Vision Language Model ugyanezt teszi: képeket lát és szövegeket olvas, majd ezekből közösen von le következtetéseket.
Hol hasznos ez a technológia?
Egészségügy: orvosi képek (pl. röntgen) értelmezése, diagnosztikai támogatás.
Oktatás: multimodális tananyag-elemzés, képekhez kapcsolódó tartalomgenerálás.
Kereskedelem: termékek automatikus leírása képek alapján.
Grafikon- és diagramértelmezés: üzleti jelentések automatikus értelmezése.
Hogyan működik?
A hagyományos LLM (Large Language Model), mint például a GPT, kizárólag szöveggel tud dolgozni. Amikor beírunk egy kérdést vagy dokumentumot, azt a modell token-ekre bontja – ezek a nyelv számszerű leképezései. Az LLM ezeket a token-eket ú.n. figyelmi mechanizmusok segítségével elemzi, feltárja a közöttük lévő összefüggéseket, majd ezek alapján állít elő egy új szöveges választ.
De mi van akkor, ha a dokumentum képeket tartalmaz? Bonyolult grafikon? Szkennelt ábra? Egyhagyományos LLM nem tud mit kezdeni ezekkel. Itt lép be a képbe a VLM.
A VLM úgy működik, hogy egy új modult vezet be: a vision encoder-t. Ez a rész nem szavakat, hanem képeket dolgoz fel. A képből kinyeri a fontos jellemzőket – formákat, textúrákat, éleket, viszonyokat – és ezt egy úgynevezett feature vector-rá alakítja, vagyis egy tömör, számszerű leképezéssé.
Ezek azonban még nem kompatibilisek az LLM szöveges token-jeivel, ezért egy projektor nevű modul átalakítja őket úgynevezett kép-token-ekké. Most már van szöveg-token-ünk és kép-token-ünk, és ezeket együtt tudja kezelni az LLM. A modell ezek után együttesen értelmezi a szöveget és a képet, és ezek összefüggése alapján ad választ.
Például:
VQA (Visual Question Answering): Megmutatunk egy képet egy forgalmas utcáról, és megkérdezzük: „Mi történik itt?” A válasz lehet: „Egy piros lámpánál várakozó autó, gyalogosok átkelnek.”
Képaláírás generálás: Egy kutyát ábrázoló képre a válasz: „Golden retriever labdát kerget egy parkban.”
Számlák vagy bizonylatok feldolgozása: Szkennelt PDF beolvasása után a modell képes kiolvasni a szöveget, struktúrába rendezni, sőt, összefoglalni a lényeget.
Grafikon-elemzés: Egy pénzügyi jelentésben található diagram alapján kérdezhetjük: „Mi a bevételi trend?” – és a modell választ ad rá.
Miért újdonság?
A LLM-ek már régóta képesek értelmes szöveget generálni, de teljesen vakok voltak a képi információkra. A VLM az első valódi megoldás arra, hogy a mesterséges intelligencia ne csak olvasson, hanem „lásson” is. Ez új távlatokat nyit, hiszen az emberi gondolkodás sem csak szavakból áll – képeket, helyzeteket, kontextusokat is értelmezünk.
A technológia azonban nem hibátlan:
A képek feldolgozása sokkal erőforrásigényesebb, mint a szövegé.
A modell hallucinálhat – azaz olyan válaszokat adhat, amelyek jól hangzanak, de nem igazak, mivel statisztikai minták alapján következtet.
Bias (torzítás) is jelen lehet: ha a tanítóadatok túlnyomórészt nyugati kultúrkörből származnak, más régiók képeit félreértelmezheti.
Miért lesz hasznos a jövőben?
A jövő mesterséges intelligenciája egyre inkább hasonlít majd az emberi gondolkodásra. A VLM-ek ezt a folyamatot gyorsítják fel, hiszen már nemcsak beszélnek, hanem látnak is. Ezáltal sokkal hatékonyabban alkalmazhatók például:
összetett döntéshozatalban,
automatizált dokumentumfeldolgozásban,
vagy akár vizuális tanulási rendszerekben.
VLM vs. LLM – Hasonlóságok és különbségek
LLM (Large Language Model)
VLM (Vision Language Model)
Alap
Nagy nyelvi modell
Nagy nyelvi modell + vizuális feldolgozó modulok
Bemenet
Csak szöveg
Szöveg és kép
Képességek
Szövegalapú válaszadás, szövegírás
Szövegalkotás képi információk alapján is
Kontextus
Csak nyelvi összefüggések értelmezése
Nyelvi és vizuális kontextus együttes értelmezése
Felépítés
Tokenizálás → nyelvi feldolgozás
Kép → feature vector → kép-token → közös feldolgozás
Modulok
Csak nyelvi feldolgozás
Vision encoder, projektor, nyelvi feldolgozás együtt
A Vision Language Model nem egy forradalmi újdonság, sokkal inkább a mesterséges intelligencia természetes fejlődési lépése. Az eddigi nyelvi és vizuális modellek ötvözésével a VLM-ek lehetővé teszik, hogy az MI ne csak olvassa, hanem értelmezze is a képi világot.
Ez új lehetőségeket nyit például dokumentumfeldolgozásban, oktatásban vagy egészségügyben – olyan területeken, ahol eddig emberi látásra és megértésre volt szükség. Bár a technológia még fejlődik, az irány egyértelmű: a mesterséges intelligencia egyre közelebb kerül ahhoz, hogy több érzékszervhez hasonlóan működjön – és ezzel valóban új minőséget képviseljen.
Te hogyan hasznosítanád ezt a tudást a saját területeden?
Legutóbb az MCP-ről írtam egy cikket, majd hamar rájöttem, hogy lehet kicsit lőre szaladtunk. Ezért ma egy kicsit visszalépünk és összehasonlítom nektek a 2025-re beharangozott Agentic AI-t és a már jól ismert genratív AI-t.
A generatív AI már sokak számára ismerős: képes szöveget írni, képet alkotni vagy kódot generálni egy adott utasítás alapján. Azonban a legújabb irányzat az úgynevezett Agentic AI, amely nemcsak válaszol, hanem keres, dönt és cselekszik.
Most jöjjön, hogy mit is jelent az Agentic AI, hogyan viszonyul a generatív AI-hoz, mik az előnyei és korlátai, és milyen szerepet játszik ebben az új protokoll, az MCP.
Mit jelent az Agentic AI?
Az Agentic AI olyan mesterséges intelligencia-rendszer, amely képes autonóm (önálló, független) módon döntéseket hozni és hosszabb távú célokat követni. Ez nem csupán egy „okos chatbot”, hanem egy mesterséges ügynök (agent), amely képes:
feladatokat önállóan lépésekre lebontani és megtervezni
több lépésen keresztül végrehajtani folyamatokat
külső eszközökkel vagy rendszerekkel interakcióba lépni (az illesztett külső alkalmazásokon keresztül)
alkalmazkodni a változó feltételekhez vagy felhasználói visszajelzésekhez
Az Agentic AI tehát nemcsak választ ad, hanem proaktívan cselekszik is. Működését legegyszerűbben úgy képzelhetjük el, mint egy digitális asszisztenst, amely nem várja meg, hogy minden utasítást megadjunk neki, hanem felismeri a célunkat, és ennek megfelelően saját maga tervezi meg a szükséges lépéseket.
Például ha azt mondjuk neki, hogy „segíts egy bulit megszervezni”, akkor nem csak naptárbejegyzést hoz létre, hanem utánanéz a szabad időpontoknak, összehangolja a résztvevőkkel, lefoglal helyszínt, és elküldi a meghívókat – mindezt úgy, hogy közben kérdéseket tesz fel, amelyek alapján döntéseket hoz, és ha változás történik (pl. valaki lemondja, vagy esős idő várható), képes újratervezni az egészet.
Ez a működésmód alapjaiban különbözik a klasszikus AI megközelítéstől, ahol minden lépést nekünk kellett megadnunk. Az Agentic AI lényege tehát a „kezdeményezőképesség” és az alkalmazkodóképesség: nemcsak végrehajt, hanem „gondolkodik” is a cél érdekében.
Ez különösen hasznos ott, ahol a feladat nem egyértelműen definiált, vagy ahol sok apró döntés és külső tényező befolyásolja a végeredményt – például projektmenedzsment, személyi asszisztencia, IT-automatizálás vagy ügyfélszolgálati folyamatok terén.
Ezen automatikus működés, természetesen nem önállóan jön létre, hanem a fejlesztőknek a megfelelő ügynököket rendszerbe kell szerveznie, hogy az AI azokat képes legyen használni, mint egy szakember a szerszámait.
Automatizálni kell egy komplex feladatot (pl. heti riportok lekérése, elemzése és továbbítása)
Egy AI-nak döntéseket kell hoznia (pl. melyik ügyfélnek küldjön follow-up üzenetet)
Több rendszer együttműködésére van szükség (pl. CRM + e-mail + naptár integrációja)
Milyen lehetőségeket kínál az Agentic AI?
Skálázhatóság: Egyszerre több folyamatot képes kezelni emberi beavatkozás nélkül.
Rugalmasság: Képes reagálni a váratlan helyzetekre és tanulni a visszajelzésekből.
Produktivitás: Feladatokat vesz le a vállunkról, amiket eddig manuálisan végeztünk.
Milyen korlátai vannak?
Megbízhatóság: Ha rossz adatból tanul, rossz döntéseket hozhat.
Átláthatóság: Nehéz lehet követni, mi alapján dönt egy komplex rendszer.
Etikai kérdések: Ki a felelős, ha az AI hibás döntést hoz?
Mi az MCP, és hogyan kapcsolódik az Agentic AI-hoz?
Az MCP (Model Context Protocol) egy újfajta szabványosított kommunikációs forma, amely lehetővé teszi, hogy különböző AI modellek és rendszerek hatékonyan együttműködjenek. Az Agentic AI gyakran több különálló képességet és modellt kombinál (pl. adatlekérdezés, döntéshozatal, visszacsatolás). Az MCP biztosítja, hogy ezek a részek egységes módon beszéljenek egymással – hasonlóan, mint az USB-C szabvány a különböző eszközök világában.
Ez különösen fontos, mert az Agentic AI rendszer gyakran több specializált modellt használ (pl. egy nyelvi modellt, egy naptárkezelőt, egy keresőt), és ezek koordinációjához elengedhetetlen a szabványos protokoll, amit az MCP kínál.
Összefoglalás
A Generative AI és az Agentic AI nem versenytársai egymásnak, hanem eltérő igényekre adnak választ. Míg a generatív AI akkor hasznos, ha tartalmat szeretnénk gyorsan előállítani, az agentic AI akkor segít, ha automatizálni akarunk összetett, több lépésből álló munkafolyamatokat. Ahogy én látom, a jövőben a két megközelítés egyre gyakrabban dolgozik majd együtt, szabványosított keretek között – épp ebben segít az MCP.
Ha megérted ezt a különbséget, könnyebben dönthetsz arról, mikor melyik technológiát érdemes alkalmazni a saját projektjeidhez.
Ezután pedig megérkezel az AI egy magasabb szintjére. 🎯
Az utóbbi hetekben sokat olvastam az OpenAI új fejlesztéseiről, és úgy gondoltam, érdemes megosztanom a legfrissebb tapasztalataimat veletek. Azt tudjuk, hogy a jelenlegi világunkban nincs megállás. Folyamatosan rohanunk, ha kell, ha nem. A mesterséges intelligencia területén pedig ez hatványozottan igaz. A nemrég az OpenAI három vadonatúj modellt mutatott be, amelyek jelentős előrelépést hoznak a mesterséges intelligencia terén, különösen azok számára, akik fejlesztői feladatokhoz keresnek megbízható megoldásokat.
A legfontosabb újdonság a GPT-4.1 család: a GPT-4.1, a 4.1 mini és a 4.1 nano modellek. Ezeket kifejezetten fejlesztőknek szánták, és rengeteget fejlődtek a kódolás, utasításkövetés és funkcióhívások terén. Ami engem a legjobban lenyűgözött, az a kontextuskezelés: akár 1 millió tokenes szöveget is képesek átlátni és értelmezni. Ez a valós projektekben hatalmas segítség, mert végre nem kell trükközni az adatok darabolásával.
Miért kiemelkedő ez a szám? Nekem eddig is a GPT-4o volt a kedvencem, mert valódi programozói társam volt. Azonban voltak korlátai. Sok esetben kellett egy-egy komplex gondolatmenet közepén úgy beszélgetést indítanom, ami lelassította munkát és több esetben frusztrált engem. Az új modelltől azt várom, hogy még jobban segíti a munkám és nem ütközöm a korábban említett korlátokba.
Külön öröm számomra, hogy a GPT-4.1 modellek ismét olcsóbbak lettek (26%-al) az elődjüknél, a GPT-4o-nál. A nano verzió pedig minden eddiginél gyorsabb és költséghatékonyabb – ez például tökéletes, ha kisebb, de sokszor ismétlődő feladatokat automatizálok. Itt Te is kipróbálhatod: GPT-4.1
Nem csak a GPT-4.1 újdonságairól érdemes beszélni. Az OpenAI bemutatta az o3 és o4-mini modelleket is. Ezek az érvelési, logikai feladatokban jeleskednek: kódolás, matematika, tudományos problémák és képfeldolgozás terén is kiemelkedőek. Egyik kedvencem az új válaszfolyamat megjelenítés, amely lépésről lépésre mutatja, hogyan gondolkodik a modell a végső válasz előtt. Ez fejlesztőként hatalmas előnyt jelent, hiszen átlátom az AI döntési logikáját. Eddig is voltak eszközök, amelyekkel figyelemmel lehetett kísérni, de most már ezt beépítettem megkapjuk.
Az elmúlt hetekben egyre több fejlesztőtől olvastam véleményeket, akik már most ezeket a modelleket használják a munkájukhoz. Nem véletlenül: gyorsak, pontosak, olcsóbbak és megbízhatóbbak, mint a korábbi verziók. Én is elkezdtem őket tesztelni a saját projektjeimen, és eddig nagyon pozitív tapasztalataim vannak.
Ha te is érdeklődsz a mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazása iránt, mindenképp érdemes kipróbálnod ezeket az új modelleket. A hivatalos dokumentációban minden szükséges információt megtalálsz. Ha elakadsz, akkor pedig szívesen segítek neked.
Én már alig várom, hogy mit hoz a következő OpenAI fejlesztés, mert hamarosan itt az újabb. 🙂
Te melyik modellt használod vagy próbáltad már ki?
A mesterséges intelligencia (AI) rendszerek akkor válnak igazán hasznossá, ha képesek külső adatokkal, szolgáltatásokkal és eszközökkel együttműködni. Eddig ezt jellemzően API-k (Application Programming Interface) segítségével oldottuk meg. Ezekhez pedig ügynökökön keresztül csatlakozott az LLM. Ez a multi-agent megközelítés nagyon nagy rugalmasságot adott. Minden specifikus feladatra létrehozhattunk egy-egy dedikált ügynököt (időjárás, EUR árfolyam, forgalmi adatok, stb), majd ezeket közösen használva összetett és lélegzetelállító mutatványokra voltunk képesek.
Azonban, amikor ezek használatát előtérbe helyezzük egy komplex megoldás során, olyan korlátokba ütközünk, amelyek lassítják vagy gátolják a hatékonyságot. Ezen megoldások ugyanis nem túlságosan skálázhatók és egy-egy új ügynök bevezetése időigényes lehet, hiszen egyedileg kell illesztenünk a rendszerbe.
2024 végén azonban az Anthropic bemutatta a Model Context Protocolt (MCP), amely új szabványként forradalmasítja, hogyan adhatunk kontextust a nagy nyelvi modelleknek (LLM-ek).
Mi az MCP koncepciója?
Az MCP egy nyílt szabvány, amely egységesíti az LLM-ekhez érkező kontextus és eszközök integrációját. Úgy kell elképzelni, mint az USB-C portot a laptopodon:
Függetlenül attól, hogy monitort, külső merevlemezt vagy töltőt csatlakoztatsz, a csatlakozás módja szabványos.
Nem számít, ki gyártotta az eszközt, minden működik ugyanazzal a csatlakozóval.
Az MCP pontosan ezt biztosítja az AI alkalmazások, LLM-ek és külső adatforrások között.
Egyszerű hasonlat:
Képzeld el, hogy különböző szakemberek ülnek egy tárgyalóasztalnál – például egy informatikus, egy mérnök, egy értékesítő és egy jogász. Mindannyian más területen profik, de amikor együtt dolgoznak egy problémán, közösen cserélnek információt, hogy teljes képet kapjanak. Az MCP pontosan ezt teszi az AI modellekkel: összekapcsolja őket egy közös „tárgyalóasztalon” keresztül, így együtt tudnak dolgozni anélkül, hogy előre ismerniük kéne egymást.
Miért jó ez nekem?
Az MCP nem csak a fejlesztőknek, hanem a hétköznapi felhasználóknak is előnyös lehet. A mesterséges intelligencia jelenleg sokszor „dobozolt” megoldásként működik: egy-egy alkalmazás egy konkrét dologra jó (tartalomgyártás, zeneírás, képfeldolgozás, stb.), de ha összetettebb kérdésed van, könnyen elakad vagy összezavarodik.
Az MCP előnyei neked, mint felhasználónak:
Sokkal okosabb asszisztensek Olyan AI-t használhatsz majd, ami egyszerre ért a joghoz, egészséghez, utazáshoz, technológiához – mindenhez a saját szakértőjén keresztül, mégis egységes válaszokat ad.
Kevesebb félreértés, pontosabb válaszok A modellek megosztják egymással a rólad szóló fontos kontextust (természetesen adatvédelmi szabályok betartásával), így nem kell ugyanazt elmagyaráznod többször.
Testreszabott élmény, valódi személyre szabás Nem általános válaszokat kapsz, hanem a te helyzetedre szabott megoldásokat, mivel az AI csapatmunka révén jobban átlátja az összképet.
Gyorsabb, hatékonyabb ügyintézés Képzeld el, hogy egy ügyfélszolgálati AI azonnal megérti a kérdésed, és az adott terület szakértő AI-jától szerzi be a választ – emberi várakozás nélkül.
Az MCP azért jó neked, mert a jövő AI rendszerei érthetőbben, gyorsabban és személyre szabottabban segítenek majd, mintha egy profi ügyintéző csapat dolgozna érted a háttérben.
Mire használható az MCP?
Vállalati asszisztensek Egy chatbot, ami egyszerre ért a HR-hez, IT-hoz és jogi kérdésekhez, különböző modellek bevonásával, de zökkenőmentesen válaszol.
Egészségügyi diagnosztika Különböző AI modellek (pl. képfelismerő, szövegelemző) közösen állítják fel a diagnózist anélkül, hogy bonyolult integrációra lenne szükség.
Kreatív tartalomgyártás Író, képszerkesztő és videószerkesztő AI modellek együttesen készítenek multimédiás anyagokat, mintha egy csapat dolgozna rajta.
Ipari automatizálás Különböző szenzoradatokat elemző modellek valós időben megosztják egymással az információt, optimalizálva a gyártási folyamatokat.
Hogyan működik az MCP?
Az MCP alapja az a képesség, hogy a modellek metaadatokat és kontextus információkat tudnak egységes formátumban megosztani egymással. Ehhez az alábbi elemek szükségesek:
Context Token-ek: Olyan kis egységek, amelyek tartalmazzák az adott modell által értelmezett kontextust, pl. felhasználói szándék, előzmények, fontos paraméterek.
Protokoll szabványok: Meghatározzák, hogy a modellek hogyan kérnek és adnak vissza kontextust. Ez biztosítja az egységes „nyelvet”.
Memória és állapotkezelés: Lehetővé teszi, hogy a modellek ne csak egyszeri választ adjanak, hanem hosszabb távon is „emlékezzenek” az együttműködésre.
Routing és orchestration: Az MCP irányítja, hogy melyik modell mikor és milyen formában kapcsolódjon be a munkafolyamatba.
Architektúra
MCP Host: mint a laptop az USB-C esetében
MCP Client: minden kliens JSON-RPC 2.0 kapcsolaton keresztül kommunikál MCP szerverekkel
MCP Server: képességeket biztosít (pl. adatbázis elérés, kód repository, e-mail szerver)
Alapelemek (primitívek)
Tools: Eszközök vagy műveletek, amelyeket az AI meghívhat (pl. időjárás lekérdezés, naptár esemény létrehozás).
Resources: Csak olvasható adatok, fájlok, adatbázis rekordok.
Prompt templates: Előre definiált prompt sablonok.
Az MCP kliens felfedezheti a szerver képességeit futásidőben, így az AI alkalmazások automatikusan alkalmazkodnak az elérhető funkciókhoz.
Miért újdonság az MCP?
Korábban a modellek integrálása bonyolult, eseti fejlesztést igénylő feladat volt. Minden új modell beillesztéséhez külön interfészeket, adatstruktúrákat kellett készíteni. Az MCP ezt szabványosítja, így a modellek bármikor „plug and play” módon csatlakoztathatók egy közös kontextushoz.
Olyan, mintha az eddig különböző nyelveken beszélő AI modellek hirtelen megtanulnának egy univerzális tárgyalási nyelvet.
Miért lesz hasznos a jövőben?
Gyorsabb fejlesztés: Új modellek integrálása percek alatt megvalósítható lesz, nem hetek vagy hónapok alatt.
Skálázható rendszerek: Egyre komplexebb feladatokra állíthatók össze AI csapatok, anélkül, hogy a rendszerek kezelhetetlenné válnának.
Költséghatékonyság: Egységes protokoll miatt csökken a fejlesztési és üzemeltetési költség.
Valódi AI csapatmunka: Az MCP segítségével nemcsak egy „nagy” modell lesz okos, hanem több kisebb modell együttműködése hoz létre intelligens megoldásokat.
Miben más, mint a Multi-Agent megközelítés?
A Multi-Agent rendszerek is több AI modellt használnak, de általában szoros szabályok és előre definiált interakciók mentén működnek. Ezek gyakran zárt rendszerek, ahol minden ügynök (agent) pontosan tudja, hogy milyen másik ügynökkel és hogyan kell kommunikálnia.
Az MCP ezzel szemben rugalmas és nyitott:
Nincs szükség előre meghatározott kapcsolatokra.
Bármilyen modell képes csatlakozni, ha érti a protokollt.
A kommunikáció dinamikusan, kontextus alapján történik, nem előre programozott folyamatok szerint.
Ez olyan, mintha a Multi-Agent rendszer egy összehangolt kórus lenne, míg az MCP inkább egy improvizációs zenekar, ahol bárki beszállhat a közös játékba, ha ismeri az alapokat.
MCP és API: Hasonlóságok és különbségek
Mindkettő kliens-szerver architektúrára épül, elrejti a háttérrendszer bonyolultságát, és leegyszerűsíti az integrációt. De az MCP kifejezetten AI ügynökök számára készült.
MCP
API
AI ügynökökhöz szabva
Általános célú interfész
Kontextus adatok és eszközök integrációjára optimalizált
Tetszőleges rendszerek közötti kommunikáció
Dinamikus képesség-felfedezés futásidőben
Statikus interfész, kézi frissítés szükséges
Szabványosított formátum, minden szerver azonos módon kommunikál
Minden API egyedi (endpontok, paraméterek, autentikáció)
Nem az API-k helyett
Fontos megérteni, hogy az MCP gyakran hagyományos API-kat használ a háttérben. Az MCP szerverek lényegében „burkolják” az API-kat, és egy AI-barát interfészt biztosítanak. Például egy MCP szerver a GitHub REST API-t használja a háttérben, de az AI ügynökök számára szabványosított, könnyen kezelhető formában érhető el.
Összegzés
Az MCP forradalmasíthatja, hogyan építjük fel a mesterséges intelligencia rendszereket. Egyszerűbbé, gyorsabbá és hatékonyabbá teszi a modellek közti együttműködést, miközben a rugalmasságot is megőrzi. Ez a nyitott, univerzális megközelítés lehet a kulcs ahhoz, hogy az AI valóban intelligens, csapatjátékos módjára segítse a mindennapi életünket.
Az MCP nem váltja le az API-kat, hanem egy intelligens csatlakozási réteget biztosít, amely leegyszerűsíti az AI rendszerek integrációját. Olyan, mint az USB-C az eszközök világában: egységesít, gyorsít és szabványosít.
Nem váltja meg a világot, de pont azt teszi könnyebbé, ami eddig bonyolult volt: a modellek és rendszerek közti szabványos, skálázható kommunikációt. 🚀
A Docker a konténerizáció területén az egyik legismertebb név. Azonban az elmúlt években kicsit beleszürkült a technológia világába. Egészen eddig! Most azonban olyan dologgal álltak elő, amely igen ígéretes lehet. A Docker legújabb újítása, a Docker Model Runner, egy izgalmasnak tűnő fejlesztés a generatív mesterséges intelligenciával foglalkozó szakemberek számára. A funkció lehetővé teszi nagy nyelvi modellek (LLM-ek) futtatását helyben, közvetlenül a fejlesztői gépen, anélkül hogy konténert kellene indítani. A cél: gyorsabb tesztelés, egyszerűbb integráció és fejlesztőbarát működés.
A Model Runner a 4.40-es Docker Desktop verzióval vált elérhetővé, egyelőre béta állapotban. A technológia a llama.cpp open-source projektet használja a modellek futtatásához, amely már eddig is népszerű volt a könnyen telepíthető, GPU-gyorsított helyi inferencia miatt. A Docker ezt a megközelítést emelte magasabb szintre, és beépítette a megszokott fejlesztői eszköztárba.
A Model Runner célja, hogy megoldást nyújtson a fejlesztők előtt álló leggyakoribb kihívásokra:
Ezeket a problémákat orvosolja egy integrált, egyszerűen használható megoldással, amelyet közvetlenül a fejlesztők gépére szántak.
A Model Runner használatához nincs szükség konténerre: a modellek közvetlenül a gazdagépen futnak, miközben OpenAI API-kompatibilis felületet biztosítanak. Ez azt jelenti, hogy ha már építettél alkalmazást OpenAI API-ra, akkor ezt szinte változtatás nélkül használhatod helyi modellekkel is.
Az új CLI-parancsok – például docker model pull, docker model run, docker model list – lehetővé teszik, hogy egyszerűen letölts, futtass és kezelj modelleket. A modellek OCI Artifacts formátumban érhetők el, amely biztosítja a verziókövetést és a CI/CD pipeline-okba való integrációt.
Különösen érdekes a GPU-gyorsítás támogatása Apple Silicon alapú gépeken (M1–M4), így a fejlesztők teljesítményveszteség nélkül dolgozhatnak akár több milliárd paraméteres modellekkel is. Jelenleg a Docker Model Runner kizárólag Mac gépeken érhető el, de a Windows támogatás is várható a közeljövőben.
A Docker olyan partnerekkel dolgozik együtt a Model Runner fejlesztésén, mint a Google, Hugging Face, Qualcomm, Continue és Dagger. Ez azt jelzi, hogy a cél nem csupán egy technikai funkció bevezetése, hanem egy AI-fejlesztési ökoszisztéma kialakítása, amely mélyen integrálódik a meglévő fejlesztői eszközökhöz.
A Docker ezzel a lépéssel hivatalosan is belépett a helyi AI fejlesztői eszközök világába. Ez a funkció hatékony megoldást kínál mindazok számára, akik gyorsan szeretnének AI prototípusokat építeni, és nem szeretnének felhőalapú szolgáltatásokra támaszkodni a fejlesztési fázisban.
A Model Runner különösen ajánlott fejlesztőknek, adattudósoknak, ML mérnököknek, és bárkinek, aki szeretné kihasználni a helyi inferencia előnyeit, miközben a Docker kényelmes és ismerős eszköztárát használja.
Ha szeretnél részletesen foglalkozni a témával, érdemes kipróbálni a Model Runnert a gyakorlatban is – a Docker már most lehetőséget ad arra, hogy egyéni AI fejlesztési workflow-okat építsünk teljesen helyben, saját gépen.
A generatív mesterséges intelligencia világában már nem csak az számít, milyen nagy egy modell vagy hány milliárd paramétere van. Az is legalább ennyire fontos, hogyan tudjuk kiegészíteni és finomítani a modell működését. Korábban írtam a Retrieval-Augmented Generation (RAG) működéséről és előnyeiről. Most egy viszonylag új, de egyre nagyobb figyelmet kapó megközelítésről írok: ez a Cache-Augmented Generation (CAG).
Ebben a cikkben bemutatom, mit jelent a CAG, hogyan működik, miben más, mint a RAG, és mikor érdemes egyik vagy másik módszert választani.
Hogyan jutottunk el a RAG-tól a CAG-ig?
Amikor a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) elterjedtek, hamar kiderült, hogy zárt tudású modellekkel nem tudjuk tartani a lépést a világ gyorsan változó információival. Ez hívta életre a RAG koncepcióját, ahol a modell a válasz előtt külső forrásokból (pl. céges dokumentumtárból, tudásbázisból) keres információt, és ezt beemeli a generálásba.
A RAG tehát egyfajta „keresés + válasz” kombinációt jelentett.
Később azonban új kihívások merültek fel:
nőtt a felhasználói igény a valós idejű válaszadásra,
sok rendszerben ismétlődő kérdések jelentkeztek,
és a RAG-es lekérdezések nem mindig voltak költséghatékonyak.
Ez vezetett el a Cache-Augmented Generation (CAG) gondolatához: ha egyszer már válaszoltunk valamire, miért ne tárolnánk el?
Mi az a Cache-Augmented Generation (CAG)?
A CAG lényege, hogy a generatív modell működését nem külső dokumentumokkal támogatjuk meg (mint a RAG esetén), hanem egy belső gyorsítótárra (cache) építünk, amely korábbi válaszokat vagy tudáselemeket tárol. Ez a cache lehet előre feltöltött (pl. sablonos kérdésekre adott válaszokkal), vagy dinamikusan épülhet ki a felhasználók aktivitása alapján.
A CAG technikai alapjai – amit érdemes tudni
A modern CAG-rendszerek több trükköt is bevetnek a hatékonyság növeléséhez:
Előzetes betöltés (Preloading) a kontextusablakba – a modell „látóterébe” már előre bekerül a fontos tudásanyag.
KV-cache (Key-Value Cache) – a modell tárolja a korábban generált tokenekhez tartozó rejtett állapotokat, így újrahasznosíthatók.
Hasonlóság-alapú visszakeresés – a rendszer nemcsak azonos promptokra reagál, hanem felismeri a jelentésbeli hasonlóságokat is.
Hogyan különbözik a CAG a RAG-től?
A RAG működéséhez elengedhetetlen egy jól strukturált tudásbázis. A modell először lekérdezi a számára releváns dokumentumokat, majd ezek alapján alkot választ. Ezzel szemben a CAG nem keres semmit, hanem a saját „emlékezetére” támaszkodik.
Szempont
RAG
CAG
Tudásforrás
Külső (pl. dokumentumok, adatbázis)
Belső (cache, előre betöltött tudás)
Teljesítmény (sebesség)
Lassabb a keresés miatt
Nagyon gyors, különösen ismétlődő kérdésekre
Erőforrásigény
Magasabb
Alacsonyabb
Pontosság friss információnál
Magas (aktuális tudás elérhető)
Korlátozott (nincs frissítés automatikusan)
Ideális alkalmazás
Dokumentumkereső, intelligens asszisztens
Ügyfélszolgálat, chatbot, sablonos válaszok
Valós példák RAG és CAG alkalmazásra
RAG példa: Képzeld el, hogy van egy cég belső dokumentumtára, ahol a HR, pénzügy és IT leírások PDF-ben elérhetők. Ha egy dolgozó megkérdezi: „Hány nap szabadság jár 3 év munkaviszony után?”, a RAG-alapú asszisztens lekérdezi a vonatkozó HR-dokumentumot, beemeli a szövegbe, és ennek alapján ad választ.
CAG példa: Ugyanez a dolgozó hetente ötször kérdezi meg: „Hogyan tudom megváltoztatni a jelszavam?” – a rendszer ezt a kérdést egyszer már megválaszolta. A CAG gyorsítótára felismeri az ismétlődést, és azonnal visszaadja a korábbi választ, teljes generálás nélkül.
RAG + CAG együtt
Egy ideig úgy tekintettünk a RAG és a CAG módszerekre, mint egymással versengő megoldásokra. Én viszont azt tapasztalom, hogy nem kizárják, hanem épp kiegészítik egymást.
Egy modern AI rendszer például működhet így:
Első lépés: a rendszer megvizsgálja, van-e releváns találat a cache-ben (CAG).
Ha nincs megfelelő találat, akkor lekérdez egy külső tudásbázist (RAG) és generál egy új választ.
Ez az új válasz eltárolódik a cache-ben, így legközelebb már gyorsabban és olcsóbban elérhető.
Ez a lépcsőzetes logika optimalizálja az erőforrás-használatot, miközben nem mond le sem a sebességről, sem a pontosságról.
Én úgy látom, hogy a jövő generatív rendszerei ezt a kettős stratégiát fogják követni: a CAG biztosítja a gyorsaságot és kiszámíthatóságot, míg a RAG gondoskodik a mély, megalapozott válaszokról. A kettő együtt nemcsak hatékonyabbá teszi a rendszert, hanem javítja a felhasználói élményt is.
Mely AI modellek használják ezeket?
RAG-et használ:
OpenAI GPT + retrieveres példák (pl. ChatGPT Enterprise tudásbázis integráció)
Mistral nyílt forrású LLM-ek kontextusablakos gyors betöltéssel
GPT-4 Turbo – optimalizált KV-cache rendszerrel működik, nagy prompt ismétlések esetén gyorsabb válasz
Claude 3 (Anthropic) – cache-szerű belső rejtett állapotkezelést használ kontextuson belül
Egyes cégek saját implementációi (pl. HelpDesk-rendszerek belső cache-sel)
Összefoglalás
A CAG nem egy újabb buzzword – hanem egy valódi válasz a generatív AI rendszerek skálázhatósági és sebességbeli kihívásaira. A RAG továbbra is verhetetlen, ha friss, kontextusban gazdag válaszokra van szükség. A CAG viszont ott nyer, ahol gyorsaság, egyszerűség és alacsony költség a cél.
Én egyre gyakrabban építek be CAG-alapú logikát a prototípusaimba, főleg akkor, ha nagy felhasználószámra kell tervezni. Ha pedig RAG-re van szükség, már tudom, mikor és hogyan érdemes bevetni.
A jövő generatív rendszerei nem választanak egyet a kettő közül – hanem dinamikusan kombinálják őket.
Habár csak néhány napja jelentették be, nekem már volt alkalmam kipróbálni a GitHub CoPilot új Agent funkcióját a Visual Studio Code-ban, és őszintén szólva lenyűgözött, amit tapasztaltam. Korábban is használtam a CoPilotot, de az Agent mód teljesen új szintre emelte az eddig is igen jó fejlesztői élményt.
Bizonyára eddig is sokan kipróbáltátok már a CoPilot-ot, hiszen van belőle ingyenes változat is, így felelőtlenség lenne kihagyni ezt a lehetőséget. Az ingyenes változat kiváló választás azoknak, akik nem folyamatosan használják ezt az eszközt.
Az új funkció lényege, hogy már nem csak sorokat egészít ki, hanem képes folyamatos párbeszédben segíteni a munkámat. Olyan, mintha egy valódi technikai asszisztens ülne mellettem, akivel beszélgetve együtt haladunk előre. Megkérhetem például, hogy magyarázza el egy kódrészlet működését, javítson ki hibákat, vagy írjon nekem egy új funkciót egy meglévő projektbe.
A CoPilot Agent mostantól minden Visual Studio Code felhasználó számára elérhető, külön beállítás nélkül, tehát az ingyenes változatot alapból megkapjuk. A bal oldali menüből egyszerűen elindítható a CoPilot Agent felület, ahol természetes nyelven – akár magyarul is – megfogalmazhatom a kérdéseimet vagy feladataimat. Az élmény sokkal személyesebb, mint a hagyományos kódkiegészítés, mert tényleg beszélgetni tudok a rendszerrel.
Ami különösen izgalmas, hogy megjelent a multi-command plan (MCP) támogatás is, amely lehetővé teszi, hogy a CoPilot több lépéses, komplexebb feladatokat is átlásson és megoldjon. Például ha szeretnék létrehozni egy új REST API-t, akkor először kérdéseket tesz fel az igényeimről, majd ezek alapján generálja a megfelelő fájlokat, „endpoint”-okat és struktúrákat.
Kezdőként ez hatalmas segítséget jelenthet. Emlékszem, korábban én is mennyi időt töltöttem azzal a tanulás elején, hogy rájöjjek, hogyan kezdjek bele egy-egy új projektbe, hogyan építsem fel a fájlstruktúrát vagy írjak teszteket. A CoPilot Agent képes konkrét példákon keresztül megmutatni ezeket, ráadásul valós idejű visszajelzést is ad. Olyan, mintha egy türelmes mentor állna mellettem, akit bármikor kérdezhetek.
Fontos azonban megemlíteni, hogy a CoPilot – még az Agent módban is – nem tévedhetetlen. Az általa generált kódokat minden esetben felelősséggel kell kezelni. Én mindig átnézem, tesztelem, és ahol kell, javítom a javaslatait. Különösen biztonsági, adatkezelési vagy éles környezetbe szánt kódok esetén nem szabad vakon megbízni benne.
Összességében úgy érzem, a GitHub CoPilot Agent módja egy új korszak kezdete lehet a fejlesztésben és a tanulásban. Nemcsak a hatékonyságot növeli, hanem valódi tanulási lehetőséget is kínál – főleg azoknak, akik most vágnának bele a programozás világába. Ha eddig csak próbálgattad a CoPilotot, most érdemes visszatérni hozzá: az Agent mód valóban megváltoztatja, hogyan gondolkodunk a kódolásról.
Van olyan ötlet, aminek a megvalósítását eddig elnapoltad, mert nem volt aki segített volna? Ugye? Most már nincs több kifogás. 🙂
