Artykuły dla tych, którzy
wdrażają stack
Oryginalne materiały o React, Node.js, TypeScript i AI — z tej samej praktyki co nasze oprogramowanie operatorskie. Treść artykułów po angielsku.
Tag: AI Engineering
Diagnozowanie problemów z wynikami LLM: kiedy używać promptów, pobierania danych lub drobnej optymalizacji
Sposób oparty na objawach, który pomaga określić, czy słaba funkcja sztucznej inteligencji wymaga lepszego promptu, warstwy wyszukiwania lub drobnej kalibracji, oraz dlaczego szkolenie modelu na faktach przynosi odwrotne efekty.
7 min czytaniaDostarczanie LoRA do drobnej optymalizacji lokalnie: weryfikacja, łączenie i unikanie ukrytych błędów
Udowodnij, że adapter LoRA rzeczywiście poprawił mały model, połącz go i udostępnij za lokalną API kompatybilną z OpenAI, a także wykryj błędy powodujące dostarczanie pewnych, błędnych wyników.
12 min czytaniaSześć koncepcji sztucznej inteligencji, które podpowiedzą ci, co sprawdzić przed zaufaniem odpowiedzi
Tokeny, okna kontekstowe, temperatura, halucynacje, RAG oraz agenci wyjaśnione jako narzędzia weryfikacyjne, które pomagają wykrywać błędy, kontrolować koszty oraz oceniać twierdzenia produktów AI.
10 min czytaniaTworzenie aplikacji multimodalnych z modeli do komponowania wypowiedzi, wizji i generowania treści
Przyswoj sobie sześć podstawowych elementów multimodalnej sztucznej inteligencji, dowiedz się, w jaki sposób mowa, widzenie i modele generatywne łączą się w procesy przetwarzania danych, oraz które otwarte narzędzia i projekty warto wykorzystać na początek.
11 min czytaniaPoprawa odpowiedzi RAG poprzez wprowadzanie jednej zmierzonej modyfikacji na raz
Proces pracy oparty na pomiarach w celu poprawy słabych odpowiedzi RAG: dostosowywanie krok po kroku podziału na fragmenty, parametru top_k, ponownego sortowania, wyszukiwania hybrydowego oraz przepisywania zapytań, przy jednoczesnym monitorowaniu metryk pozyskiwania informacji.
4 min czytaniaPiętnaście koncepcji LLM analizowanych na podstawie jednej prośby od bota wsparcia
Prześledź jedno pytanie klienta za pośrednictwem asystenta AI, aby dowiedzieć się, czym naprawdę są modele, tokeny, embeddingi, kontekst, RAG, agenci oraz metody oceny, i gdzie kończy się działanie każdego z nich.
13 min czytaniaNarzędzia oceny dla aplikacji opartych na LLM: zbiory danych, ocenianie i bariery regresji
Dowiedz się, czym jest narzędzie do oceny LLM, jakie ma cztery podstawowe komponenty oraz w jaki sposób wykrywa regresje w zapytaniach i sprawiedliwie porównuje modele, zanim cokolwiek trafi do użytkowników.
9 min czytaniaOd zeskanowanych raportów laboratoryjnych do strukturyzowanych danych: kompromisy w architekturze OCR
Jak startup medyczny z ograniczonym budżetem może ocenić biblioteki OCR, usługi API Google Cloud oraz samodzielnie hostowany model językowy do analizy obrazów, przy przekształcaniu skanów medycznych w ustrukturyzowany JSON.
8 min czytaniaDlaczego wywołanie LLM nie jest aplikacją: jakie miejsce zajmuje LangChain w pipeline’u RAG
Dowiedz się, co tak naprawdę robi LangChain, śledząc aplikację do odpowiadania na pytania w dokumencie od przesłania pliku PDF do uzyskania konkretnej odpowiedzi, i zobacz, kiedy inna platforma sprawdzi się lepiej.
11 min czytania
O tych artykułach
Wycena w 24 h
Potrzebujesz tego stacka w warstwie operatorskiej? Wyślij brief — wycena w 24 h.