Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Budowa systemu RAG w Pythonie: LangChain vs LlamaIndex
Porównanie LangChain i LlamaIndex w tworzeniu systemów RAG w Pythonie. Przegląd funkcji, architektury i przykładowej implementacji.
03 stycznia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Jak RAG eliminuje halucynacje modeli językowych
Dowiedz się, jak technika Retrieval-Augmented Generation (RAG) pomaga ograniczać halucynacje modeli językowych i poprawiać wiarygodność generowanych odpowiedzi.
02 stycznia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Jak poprawić trafność odpowiedzi RAG – ranking, filtrowanie i scoring dokumentów
Poznaj skuteczne strategie poprawy trafności odpowiedzi w systemach RAG: ranking, filtrowanie, scoring i dynamiczne wyszukiwanie.
01 stycznia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Jak przygotować dane do RAG: dokumenty, embeddingi i pre-processing
Dowiedz się, jak przygotować dane do systemu Retrieval-Augmented Generation (RAG): od czyszczenia dokumentów po embeddingi i optymalizację wyników.
31 grudnia 2025
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
RAG + GPT, Claude, Mistral i LLaMA – jak dobrać model do systemu wiedzy
Porównanie modeli LLM (GPT, Claude, Mistral, LLaMA) w kontekście systemów RAG. Który sprawdzi się najlepiej w zastosowaniach biznesowych?
30 grudnia 2025
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Wyszukiwanie wektorowe w RAG – FAISS, Chroma, Pinecone i Weaviate w praktyce
Porównanie silników wektorowych FAISS, Chroma, Pinecone i Weaviate w kontekście systemów RAG. Wydajność, architektura i zastosowania w praktyce.
29 grudnia 2025
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Jak działa RAG od środka – architektura, komponenty i przepływ danych
Poznaj architekturę systemów RAG – od retrievera po generator. Zrozum przepływ danych, technologie i wyzwania stojące za Retrieval-Augmented Generation.
28 grudnia 2025
