Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Wektorowa baza danych (Qdrant)
Poznaj Qdrant – nowoczesną bazę danych do przechowywania embeddingów i realizowania wyszukiwania semantycznego z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.
24 lutego 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Generowanie embeddingów za pomocą różnych modeli
Porównanie modeli do generowania embeddingów: Sentence-BERT, OpenAI, Cohere. Analiza jakości, szybkości i integracji z bazami wektorowymi.
23 lutego 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Czym są i jak działają embeddingi?
Dowiedz się, czym są embeddingi, jak przekształcają tekst na wektory i gdzie znajdują zastosowanie w analizie danych i sztucznej inteligencji.
22 lutego 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Embedding
Poznaj embeddingi w NLP – czym są, jak powstają, jakie mają zastosowania i ograniczenia. Praktyczne techniki, modele i przyszłość embeddingów.
21 lutego 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Wektorowa reprezentacja dokumentów
Poznaj techniki wektorowej reprezentacji dokumentów oraz ich zastosowanie w semantycznym wyszukiwaniu i systemach RAG.
20 lutego 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Dlaczego dzielimy dokumenty na mniejsze fragmenty?
Dowiedz się, dlaczego i jak dzieli się dokumenty na mniejsze fragmenty w systemach LLM, by zwiększyć trafność wyszukiwania i efektywność działania.
19 lutego 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Obsługa różnych formatów danych (.txt, .pdf, .docx)
Dowiedz się, jak efektywnie przetwarzać pliki .txt, .pdf i .docx do embeddingów oraz integracji z LangChain. Praktyczne narzędzia i dobre praktyki.
18 lutego 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Zalety systemu RAG w porównaniu z samodzielnymi modelami LLM
Poznaj przewagi systemu Retrieval-Augmented Generation (RAG) nad samodzielnymi modelami językowymi – od aktualności danych po wydajność i dopasowanie odpowiedzi.
17 lutego 2026
