Dva lica Lane AI – Asistent i Model: Kako funkcionišu zajedno?

Autor: Aleksandar Radenković – IKT inženjer i analitičar tehnologije

🧭U svakodnevnom razgovoru često izjednačavamo pojmove kao što su AI model, asistent i chatbot. U slučaju Lane AI, ta razlika je ključna – jer ono što korisnik vidi (Lana asistent) i ono što zaista generiše odgovore (Lana model) nisu ista stvar.

U ovom blogu razlažemo:

• Šta je model, a šta asistent
• Kako Lana koristi internu arhitekturu da bi personalizovala odgovore
• Na koji način orkestrira dodatne alate (API-je, baze, tokove)
• Zašto je ova arhitektura važna za fleksibilnost i sigurnost

---

Šta je zapravo jezički model?

🧠Jezički model (LLM – Large Language Model) je neuronska mreža trenirana da predviđa sledeći token (reč ili deo reči), na osnovu prethodnog konteksta.

To je jezgro sistema – nešto poput motora u automobilu. Možeš ga testirati u laboratoriji, pustiti da „priča“ sam za sebe, ali bez upravljača, volana, mape i svetala – ne stižeš daleko.

👉 Lana model je upravo taj “motor” – treniran na ogromnom jeziku, sposoban da piše, prevodi, objašnjava i analizira.

---

A šta je Lana asistent?

🗣️Lana asistent je sloj iznad modela – agent koji zna:

• kako da interpretira tvoje zahteve
• kako da oblikuje prompt (upit) za model
• kako da poveže odgovore sa bazama, API-jima i eksternim alatima
• kako da uvaži tvoj ton, stil i kontekst

Možemo to zamisliti kao orkestra:

• LLM je violinista
• asistent je dirigent
• ti si kompozitor

Bez dirigenta, sve bi zvučalo pogrešno. Asistent prevodi tvoje namere u jezik koji model razume.

---

Kako Lana „razmišlja” i postupa

⚙️Kada napišeš pitanje Lani, dešava se sledeće:

1. ✍️ Prepoznavanje namere korisnika (npr. da napiše mejl, prevede, napravi sažetak…)
2. 🧭 Interno formatiranje zahteva – prompt se dopunjava kontekstom (ton, stil, tip odgovora)
3. 🧠 Slanje prompta modelu – LLM generiše sirovi odgovor
4. 🧰 Orkestracija dodatnih procesa – uključuje se RAG, poziv eksternih baza, API integracija
5. ✨ Ulepšavanje i formatiranje – asistent prilagođava izlaz korisniku (bold, lista, tačke)
6. 🚀 Isporuka korisniku – Lana ti šalje gotov, jasan i koristan odgovor

---

Integracija sa dodatnim resursima

🔗Lana nije samo tekstualni model – već agent sposoban da koristi i dodatne mehanizme:

• RAG (Retrieval-Augmented Generation) – povezivanje sa bazama znanja kako bi odgovori bili ažurni i tačni
• API konekcije – mogućnost povezivanja sa eksternim servisima (npr. kalendar, CRM, edukativne baze)
• Custom workflow – u B2B rešenjima, Lana može da pokrene niz radnji (npr. popuni formular, kreira dokument, obavesti korisnika)

🎯 Primer:

Korisnik: „Napiši poslovni predlog i pošalji ga kao PDF.“
Lana: Kreira sadržaj + koristi servis za konverziju u PDF + isporučuje dokument + nudi dodatne akcije

---

Zašto je arhitektura važna?

🧬Razdvajanje modela i asistenta donosi velike prednosti:

✔️ Bezbednost – model se ne povezuje direktno sa korisničkim podacima
✔️ Modularnost – svaki sloj sistema se može unaprediti posebno
✔️ Personalizacija – asistent može da uči stil korisnika, bez da se menja model
✔️ Skalabilnost – mogu se dodavati novi alati i funkcije bez retreniranja modela

Upravo zato Lana može da raste i evoluira: kao platforma, a ne kao zatvoreni sistem.

---

Kako korisnik to vidi?

🌀Korisnik vidi Lanu kao jednu ličnost, ali u pozadini funkcioniše složen mehanizam:

Korisnički zahtev	Lana zapravo radi…
„Prevedi mi ovo“	Razume jezik + koristi LLM + lektorira
„Napiši mejl klijentu“	Prikuplja podatke + pravi strukturu + formatira
„Sažmi mi ovaj PDF“	Pristupa dokumentu + koristi RAG + sažima
„Zakaži sastanak“	Poziva eksterni API + potvrđuje korisniku

Upravo u toj nevidljivoj inteligenciji agenta leži razlika između običnog modela i funkcionalnog asistenta.

---

Analizirajmo: 🔍Lana vs drugi asistenti

Karakteristika	Lana AI	ChatGPT	Claude / Gemini
Lokalni kontekst	✅ Da	❌ Ograničeno	❌ Ograničeno
RAG integracija	✅ Da	✅ Delimično	✅
Asistent logika	✅ Visoka	❌ Minimalna	❌
Orkestracija zadataka	✅ Da	❌ Ne	❌
Vizuelni interfejs i nastup	✅ Ima	❌ Nema	❌ Nema

---

Zaključak: Asistent i model – tim koji pobeđuje

✅Lana je više od modela. Ona je arhitektura, sistem i korisnički agens – koji omogućava stvarnu primenu AI-ja u svakodnevnom životu i radu. Taj spoj jezgra (LLM) i inteligentnog sloja (asistent) omogućava joj da ne bude samo još jedan AI, već rešenje koje rešava.

„Model zna jezik, ali asistent zna šta korisnik želi.“ — iz sistemske dokumentacije Lane

---

👉 Isprobaj Lanu već danas

📌 Poseti www.upoznajlanu.com i otkrij kako funkcioniše domaći AI koji ne samo da razume – već postupa.

---

Sledeće u serijalu:

📘 Blog #5: AI u svakodnevnom životu – Gde Lana pomaže danas: edukacija, biznis, podrška i više
U sledećem tekstu donosimo konkretne primene Lane kroz realne primere i sektore – od škola, do CRM sistema i kreativnih studija.

📢 Pratite “Svet IKT” za najnovije informacije o tehnološkim inovacijama! 🚀