Pomysły

Wszystkie artykuły
29 paź 2026Text embeddings explained: how they work [+examples]This guide explains what text embeddings are, how they turn text into vectors that capture meaning, and how to choose, evaluate, and apply embedding models to search, RAG, and other real-world use cases.
28 paź 2026Podstawowe wdrożenie RAG: samouczek krok po krokuTen przyjazny dla początkujących samouczek wyjaśnia, jak działa podstawowe wdrożenie RAG, omawia najlepsze praktyki i prowadzi krok po kroku przez budowę działającego systemu RAG z interfejsem wiersza poleceń przy użyciu Pythona, ChromaDB oraz modeli embeddingów i modeli językowych Perplexity.
27 paź 2026Jak działa brama LLM? Praktyczny przewodnik dla zespołów inżynierskichBrama LLM to odwrotne proxy, które kieruje, uwierzytelnia, buforuje i rejestruje wywołania modeli; ten przewodnik śledzi drogę żądania przez bramę, omawia zagrożenia dla bezpieczeństwa i niezawodności, które trzeba uwzględnić, oraz porównuje różne opcje: własną implementację, samodzielny hosting, usługę zarządzaną i bramę API.
26 paź 2026Czym jest architektura RAG? Pełna definicja ze szczegółowymi praktycznymi przykładamiArchitektura RAG to zestaw komponentów, które przechowują, pobierają i przekazują modelowi LLM informacje zewnętrzne. Ten przewodnik omawia 10 rodzajów – od podstawowego i hybrydowego RAG po agentowy RAG i GraphRAG – wraz z dwoma przykładami krok po kroku.
22 paź 2026Jak oceniać agentów AI: zestawy testowe, mechanizmy oceniające i kontrole regresjiPraktyczny przewodnik po ewaluacji agentów AI w sześciu krokach: od zdefiniowania sukcesu i budowania zestawów testowych na podstawie rzeczywistych błędów, przez wybór mechanizmów oceniających i przeprowadzanie kontroli regresji, aż po monitorowanie w środowisku produkcyjnym.
21 paź 2026Jak śledzić i kontrolować wydatki zespołu na tokenyJak zespoły mogą sprawdzać zużycie tokenów w panelach i raportach, które rodzaje pracy z AI zużywają najwięcej tokenów oraz jak ograniczać to zużycie za pomocą mechanizmów kontroli.
20 paź 2026Czym jest brama AI? Przewodnik po routingu, kontroli kosztów i nadzorze nad ruchem LLM i agentówBrama AI to centralny serwer proxy pośredniczący między twoimi aplikacjami lub agentami AI a wywoływanymi przez nie modelami, który w jednym miejscu obsługuje routing, kontrolę kosztów, bezpieczeństwo i obserwowalność.
19 paź 2026Inżynieria harnessu: czym jest i jak działaPrzystępny przewodnik po tym, czym są harnessy AI i jak inżynieria harnessu kształtuje możliwości agentów AI.
16 paź 2026Czym jest bezpieczeństwo LLM? Jak ograniczyć 10 największych zagrożeń według OWASPPrzewodnik po bezpieczeństwie LLM omawiający listę OWASP Top 10 dla aplikacji LLM 2026 — z rzeczywistym incydentem i praktycznymi sposobami obrony przed każdym zagrożeniem.