Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Ranking odpowiedzi w czacie firmowym: jak łączyć „freshness”, autorytet źródła i personalizację
Jak skutecznie rankować odpowiedzi w czacie firmowym: łączenie świeżości informacji, autorytetu źródeł i personalizacji. Architektura, trade-offy, wyjaśnialność, A/B testy i guardrails.
16 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
LLM w analizie obrazów dokumentów: pipeline OCR→layout→ekstrakcja→walidacja (bez chaosu)
Praktyczny przewodnik po analizie obrazów dokumentów z LLM: od OCR i layoutu, przez ekstrakcję do JSON, po walidację reguł biznesowych, metryki i wdrożenie produkcyjne.
15 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
E2E architektura „agent + kalendarz + poczta”: wzorzec asystenta, który nie psuje terminów
Praktyczny wzorzec E2E dla asystenta agentowego z kalendarzem i pocztą: architektura, uprawnienia, audyt, idempotencja, retry, zgody użytkownika oraz strefy czasowe i konflikty terminów.
14 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Destylacja i kwantyzacja modeli: jak zmniejszyć model 5–20× i nie stracić kluczowych umiejętności
Praktyczny przewodnik po destylacji i kwantyzacji LLM: jak zmniejszyć modele 5–20×, dobrać dane, mierzyć spadek jakości, łączyć techniki i wdrażać je w produkcji.
13 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Offline i edge LLM: co realnie da się uruchomić lokalnie w 2026 i jakie są kompromisy
Przegląd tego, co w 2026 realnie uruchomisz jako LLM offline: laptop, serwer on‑prem i edge. Sprzęt, kompromisy jakości/latency, kompresja, zarządzanie modelami, bezpieczeństwo i use-case’y.
12 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Krytyczne miary jakości RAG: recall@k, MRR, nDCG i „answer groundedness” na jednym dashboardzie
Przegląd kluczowych metryk jakości RAG: recall@k, MRR, nDCG i answer groundedness. Jak je liczyć, interpretować, unikać pułapek oraz zbudować jeden dashboard i progi alarmowe.
11 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
RAG wielojęzyczny (PL/EN/DE): 7 decyzji o indeksach, embeddings i normalizacji nazw własnych
Praktyczny przewodnik po wielojęzycznym RAG (PL/EN/DE): 7 kluczowych decyzji o indeksach, embeddingach, tłumaczeniu, chunkingu i normalizacji nazw własnych.
10 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Deduplikacja i wersjonowanie wiedzy w RAG: jak nie karmić modelu 12 kopiami tego samego PDF
Jak w RAG wykrywać duplikaty i zarządzać wersjami dokumentów: hashing, near-duplicate, lineage/provenance, wpływ na retrieval, pipeline ingest, retencja, testy i monitoring.
09 kwietnia 2026
