Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
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
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
RAG na tabelach i SQL: kiedy tekstowe chunking przegrywa z Text-to-SQL i hybrydą
Kiedy pytasz o dane w tabelach, klasyczny RAG z chunkingiem często zawodzi. Porównujemy RAG, Text-to-SQL i hybrydę, plus architekturę, walidację SQL, bezpieczeństwo i testy.
27 marca 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Evali dla LLM w 2026: jak zbudować benchmark z własnych danych i nie oszukiwać metryk
Praktyczny przewodnik po ewaluacji LLM na własnych danych w 2026: projekt benchmarku, etykietowanie, rubryki i metryki, LLM‑as‑a‑judge, ochrona przed gamingiem, statystyka oraz CI/pipeline.
26 marca 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Agentic RAG bez halucynacji: 9 kontroli jakości odpowiedzi (guardrails, cytowania, testy)
Praktyczny przewodnik po Agentic RAG bez halucynacji: 9 guardrails, cytowania i weryfikacja źródeł, walidatory, testy automatyczne oraz metryki jakości, kosztu i latency.
25 marca 2026
