Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
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
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Chunking nie działa? 12 symptomów złej segmentacji dokumentów i jak ją naprawić testami
Chunking w RAG nie działa? Poznaj 12 symptomów złej segmentacji dokumentów, sprawdzone strategie chunkowania oraz testy (coverage, redundancy, sanity checks), które pozwolą szybko diagnozować i naprawiać jakość wyszukiwania.
31 marca 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Reranking w wyszukiwaniu dla RAG: 8 pułapek, przez które poprawiasz metryki, a psujesz UX
Jak reranking w RAG potrafi „poprawić” metryki offline, a pogorszyć doświadczenie użytkownika. 8 pułapek (duplikaty, świeżość, latency, leakage) i proces wdrożenia z guardrails oraz A/B testami.
30 marca 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
GraphRAG vs Vector RAG: test decyzyjny na 10 typach pytań (kiedy graf wygrywa)
Porównanie GraphRAG i Vector RAG na 10 typach pytań: pipeline, koszty danych, metryki i checklist wdrożenia. Kiedy graf daje lepszą trafność i mniej halucynacji.
29 marca 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Cache i pamięć w agentach: 7 strategii, które obniżają koszty tokenów bez spadku jakości
Praktyczny przewodnik po cache i pamięci w agentach LLM: 7 strategii redukcji kosztów tokenów bez utraty jakości — od response/tool/vector cache po kompresję, selekcję kontekstu i routing modeli.
28 marca 2026
