01 Jaka architektura wiedzy? RAG, fine-tuning, hybryda czy sam prompt: dobierzmy podejście do Twojego przypadku.
rozpocznij → 02 Lokalnie, w chmurze czy hybrydowo? Gdzie przetwarzać dane i uruchamiać modele: z naciskiem na prywatność, koszt i jakość.
rozpocznij → 03 Który tier modelu? Najmocniejszy model nie zawsze jest właściwy: dobierzmy tier do zadania i skali.
rozpocznij → 04 Który model AI do zadania? Nie jeden „najlepszy” model: właściwy do zadania. Powiedz, co ma robić, a wskażemy model, który u nas to obsługuje (z linkiem do mierzonych parametrów).
rozpocznij → 05 Własny asystent czy gotowe rozwiązanie? Budować własnego asystenta czy użyć ChatGPT/Copilot: odpowiedz na kilka pytań.
rozpocznij → 06 Który proces zautomatyzować pierwszy? Nie zaczynaj od narzędzia, zacznij od procesu. Odpowiedz na kilka pytań, a wskażemy dobry pierwszy cel.
rozpocznij → 07 Jak audytować i zabezpieczać kod źródłowy? Skaner SAST w CI, suwerenny kontradyktoryjny audyt desktopowy czy manualny przegląd architektury: dobierz strategię inspekcji kodu.
rozpocznij → 08 Optymalizacja kontekstu: Caching, RAG czy Fine-Tuning? Prompt caching, hybrydowy RAG, GraphRAG czy dostrajanie wag: dobierz strategię do wolumenu danych i budżetu opóźnień.
rozpocznij →