Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
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
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
MCP (Model Context Protocol) w praktyce: jak podpiąć narzędzia do agentów bez vendor lock-in
Praktyczny przewodnik po MCP (Model Context Protocol): architektura, bezpieczeństwo, kontrakty narzędzi i wdrożenie od POC do produkcji. Integracje z CRM, Jira, kalendarzem i API bez vendor lock-in.
24 marca 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Losowe lasy w praktyce: jak interpretować ważność cech i nie wpaść w pułapki
Praktyczny przewodnik po Random Forest: walidacja (CV/OOB), ważność cech (Gini vs permutacyjna), PDP/ICE, SHAP oraz pułapki interpretacji i komunikacja dla biznesu.
21 marca 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Segmentacja klientów: k-means vs HDBSCAN — porównanie na danych z marketingu
Porównanie k-means i HDBSCAN w segmentacji klientów marketingowych: przygotowanie danych, outliery, interpretacja, metryki jakości i jak przekuć klastry w działania biznesowe.
20 marca 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Od inżynierii promptów do inżynierii kontekstu – techniki prowadzenia analiz
Poznaj techniki inżynierii kontekstu w pracy z dużymi modelami językowymi – od analizy danych po przyszłość AI. Sprawdź różnice względem promptów.
04 marca 2026
