Notatki z laboratorium: agenci, suwerenna infrastruktura, dane, widoczność i PropTech.
Strona 4 z 9 · 102 wpisów
OWASP LLM Top 10 opisuje 10 klas podatności dużych modeli językowych. Jak każda z nich wygląda w produkcyjnym systemie i jak budować obronę warstwowo.
Cache semantyczny LLM w 2026: jak działa próg podobieństwa embedingów, kiedy redukuje koszty o 40-60%, jakie ryzyka niesie i jak zarządzać inwalidacją.
Chatbot AI na stronę firmową to więcej niż okienko z odpowiedziami. Jak wybrać podejście, zbudować na danych i uniknąć typowych pułapek wdrożenia.
Jak dobrać strategię chunkingu dokumentów do RAG w 2026 roku: stały rozmiar, recursive, semantyczny, tabele i kod. Konkretne rozmiary i overlap.
AI osiąga lekarską precyzję w wąskich zadaniach diagnostycznych, lecz bez explainability, nadzoru i zgodności z AI Act nie nadaje się do samodzielnych decyzji klinicznych.
Czym są dane syntetyczne, kiedy zastępują dane realne w trenowaniu i testach AI, jak je generować zgodnie z RODO i AI Act oraz jakie ryzyka kontrolować.
Trzy czołowe rodziny modeli, trzy różne profile. Head-to-head wg zmierzonych parametrów — i kiedy wybrać który.
Poznaj 7 głównych przyczyn niepowodzeń projektów AI w firmach: od złych danych i braku guardrails, po pominięcie RODO i AI Act. Dowiedz się, jak je eliminować.
Jak wybrać model embeddingów do RAG z polskimi dokumentami w 2026 roku: kryteria, porównanie modeli wielojęzycznych i monolingualnych, ewaluacja na własnych danych.
Jak przetestować agenta AI przed wdrożeniem w 2026: golden set, faithfulness, trafność narzędzi, testy regresji i granice LLM-as-judge.
Firmowy GPT na bazie wiedzy to asystent RAG, który odpowiada z Waszych dokumentów. Jak go zbudować, co zapewnić w warstwie bezpieczeństwa i kiedy się zwraca.
Wyszukiwanie hybrydowe BM25 + wektory 2026: kiedy semantyka zawodzi przy SKU, jak działa fuzja RRF i jak skonfigurować hybrid search w systemie RAG.
Konkretne wnioski o agentach AI, suwerennej infrastrukturze i widoczności w modelach — bez spamu.
Wolisz RSS? /pl/feed.xml