Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Dlaczego dzielimy dokumenty na mniejsze fragmenty?
Dowiedz się, dlaczego i jak dzieli się dokumenty na mniejsze fragmenty w systemach LLM, by zwiększyć trafność wyszukiwania i efektywność działania.
19 lutego 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Obsługa różnych formatów danych (.txt, .pdf, .docx)
Dowiedz się, jak efektywnie przetwarzać pliki .txt, .pdf i .docx do embeddingów oraz integracji z LangChain. Praktyczne narzędzia i dobre praktyki.
18 lutego 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Zalety systemu RAG w porównaniu z samodzielnymi modelami LLM
Poznaj przewagi systemu Retrieval-Augmented Generation (RAG) nad samodzielnymi modelami językowymi – od aktualności danych po wydajność i dopasowanie odpowiedzi.
17 lutego 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Typowe komponenty: Retriever, Generator, Pipeline
Zrozum, jak działają kluczowe komponenty systemów RAG: Retriever, Generator i Pipeline. Poznaj ich współpracę i wyzwania w projektowaniu.
16 lutego 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Koncepcja Retrieval-Augmented Generation – jak działa połączenie wyszukiwania i generowania tekstu?
Poznaj koncepcję Retrieval-Augmented Generation (RAG) – jak łączy wyszukiwanie informacji z generowaniem tekstu i jakie ma zastosowania w AI.
15 lutego 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Zasada działania systemu RAG
Dowiedz się, jak działa system Retrieval-Augmented Generation (RAG) – nowoczesne podejście łączące generowanie tekstu z wyszukiwaniem informacji.
14 lutego 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Podstawowe klasy i moduły w LangChain
Poznaj podstawowe klasy i moduły LangChain – biblioteki do budowy aplikacji opartych na LLM. Przykłady, integracje i możliwości rozwoju AI.
13 lutego 2026
Agenci AI, Modelowanie, uczenie maszynowe i LLM
Przegląd funkcji i zastosowań LangChain w tworzeniu systemów RAG
Poznaj możliwości LangChain w tworzeniu systemów Retrieval-Augmented Generation (RAG) – od integracji źródeł wiedzy po przykładowe zastosowania.
12 lutego 2026
