Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Agent jako orkiestrator procesów: kiedy workflow engine wygrywa z „pełną autonomią” LLM
Porównanie agenta LLM jako orkiestratora z workflow engine (BPMN/DAG): deterministyczność, audyt, compliance, wyjątki, koszty, bezpieczeństwo i wzorce architektury.
08 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Function calling i schematy JSON: 9 błędów, które psują ekstrakcję danych w produkcji
Praktyczny przewodnik po function calling i JSON Schema w ekstrakcji danych: pipeline, 9 błędów produkcyjnych, walidacja, retry, testy kontraktowe oraz gotowe schematy i prompty.
07 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
LLM Router w praktyce: dynamiczny wybór modelu po koszcie, ryzyku i typie pytania
Praktyczny przewodnik po LLM Routerze: jak dynamicznie wybierać model pod koszt, latencję, jakość i ryzyko. Strategie routingu, fallbacki, limity, monitoring i ewaluacja.
06 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Testy regresji dla RAG: jak wykrywać, że nowy indeks albo model pogorszył odpowiedzi
Praktyczny przewodnik po testach regresji w RAG: jak wykrywać spadki jakości po zmianie indeksu, embeddingów lub modelu, jakie metryki mierzyć i jak zautomatyzować to w CI/CD.
05 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Observability dla agentów: logi zdarzeń, ścieżki rozumowania, trace narzędzi i SLO odpowiedzi
Praktyczny przewodnik observability dla agentów LLM: jakie logi i trace’y zbierać, jak korelować zdarzenia, chronić dane, mierzyć metryki oraz ustalać SLO i dashboardy.
04 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Syntetyczne dane do trenowania i testów LLM: jak uniknąć „self-licking ice cream” efektu
Praktyczny przewodnik po generowaniu syntetycznych danych do trenowania i testów LLM: różnorodność, prompty, walidacja, wykrywanie artefaktów, miks z danymi realnymi i ochrona przed leakage.
03 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Fine-tuning vs RAG vs prompt engineering: matryca decyzji dla 6 problemów biznesowych
Matryca decyzyjna porównująca fine-tuning, RAG i prompt engineering dla 6 zastosowań biznesowych. Kryteria, rekomendacje, hybrydy, roadmapy, metryki i wybór embeddingów.
02 kwietnia 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Embeddings w 2026: kiedy małe modele wygrywają (latencja, domena, wielojęzyczność)
Przegląd embeddingów w 2026: kiedy małe modele wygrywają w RAG dzięki niższej latencji i kosztom. Domena, fine-tuning, normalizacja, multilingual retrieval i benchmarking.
01 kwietnia 2026
