Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
GraphRAG vs klasyczny RAG: kiedy graf pogarsza odpowiedzi na danych firmowych
Porównanie GraphRAG i klasycznego RAG na danych firmowych: gdzie graf pomaga, a gdzie psuje odpowiedzi. Błędy encji/relacji, drift danych, koszty utrzymania i testy A/B.
03 maja 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Testy agentów AI na długich zadaniach: jak sprawdzić pamięć i planowanie, zanim wdrożysz je w firmie
Praktyczny przewodnik testowania agentów AI w długich zadaniach: scenariusze na planowanie i pamięć, metryki jakości, regresje, odporność na błędy i obserwowalność.
02 maja 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Agent do researchu, który nie mieli tych samych źródeł: jak zbudować mały system agentowy z kontrolą jakości
Jak zbudować mały system agentowy do researchu, który nie mieli tych samych źródeł: pipeline pozyskiwania, deduplikacja URL/treści, scoring jakości, pamięć notatek, cytowania i testy.
01 maja 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Benchmark modeli 2026: jak porównywać LLM pod język polski (diakrytyki, odmiana, nazwy własne) bez biasu
Praktyczny przewodnik po benchmarkowaniu LLM dla języka polskiego w 2026: zadania na diakrytyki, fleksję, nazwy własne, bias i bezpieczeństwo, metryki oraz higienę danych.
30 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Agenci AI: wzorzec „plan → wykonanie → dowody” — jak wymusić załączanie źródeł i artefaktów pracy
Praktyczny wzorzec dla agentów AI „plan → wykonanie → dowody”: jak projektować prompty, workflow i guardrails, by wymuszać źródła, artefakty, audyt i kryteria jakości.
29 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Testy odporności agentów na dane brudne: 9 klas błędów wejścia (daty, waluty, OCR) i jak je symulować
Praktyczny przewodnik po testach odporności agentów AI na brudne dane. 9 klas błędów wejścia (daty, waluty, OCR itd.), sposoby ich symulacji, metryki jakości oraz monitoring w produkcji.
28 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Agent AI do obsługi faktur: architektura „extract-validate-post” z progami pewności i ścieżką eskalacji
Praktyczny przewodnik po budowie agenta AI do obsługi faktur: podejście „extract-validate-post”, progi pewności, walidacje, integracje z ERP oraz ścieżka eskalacji wyjątków.
27 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Porównanie frameworków agentowych 2026: gdzie wygrywa LangGraph, a gdzie proste „tool calling”
Porównanie LangGraph i prostego tool calling w aplikacjach agentowych 2026. Architektura, kontrola stanu, debug, koszty, lock‑in oraz matryca wyboru i use‑case’y.
26 kwietnia 2026
