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: Prompt engineering
Praktyczny przewodnik po tworzeniu skutecznego pliku CLAUDE.md
Naucz się 21 konkretnych, sprawdzalnych zasad dotyczących optymalizacji rozdętego pliku CLAUDE.md, aby Claude Code pozostawał niezawodny, przewidywalny i godny zaufania podczas długich sesji.
3938 słówCzytajArchitektura przeciwdziałająca nasilaniu się halucynacji w grafach agentów
Naucz się projektować architekturę płaszczyzny sterowania za pomocą narzędzi typowanych, rejestrów cytatów oraz bram schematowych, które zapobiegają nasilaniu się halucynacji w systemach LLM z wieloma agentami.
2832 słówCzytajTworzenie promptów LLM gotowych do użycia w produkcji: siedmiowarstwowa struktura
Naucz się ustrukturyzowanej, inspirowanej API ramy składającej się z siedmiu warstw promptów – instrukcji, kontekstu, ograniczeń i innych elementów – służącej do tworzenia niezawodnych systemów LLM o jakości produkcyjnej.
3297 słówCzytajTworzenie agenta AI od zera: wzorce, ReAct i LangGraph
Przyswoj podstawowe koncepcje leżące u podstaw agentów AI — planowanie, używanie narzędzi, refleksja oraz wzorzec ReAct — oraz to, jak LangChain i LangGraph wpisują się w proces ręcznego budowania takich agentów.
1163 słówCzytajHierarchiczna mapa koncepcji inżynierii sztucznej inteligencji oraz sytuacji, w których są istotne
Dowiedz się, które koncepcje inżynierii sztucznej inteligencji decydują o tym, czy system w ogóle funkcjonuje, które są ważne podczas tworzenia rozwiązań do użycia w produkcji, a które mogą poczekać.
2333 słówCzytajTemperatura, Top-K i Top-P: Praktyczny przewodnik po próbkowaniu modeli językowych wielkich modeli
Dowiedz się, w jaki sposób ustawienia temperatury, top-k i top-p wpływają na wyniki generowane przez modele językowe, dzięki praktycznym wskazówkom oraz informacjom o potencjalnych problemach przy dostosowywaniu chatbotów, asystentów programistycznych i systemów RAG.
2423 słówCzytajReAct wyjaśnione: jak agenci AI łączą rozumowanie z działaniami w rzeczywistym świecie
Dowiedz się, w jaki sposób framework ReAct łączy rozumowanie z wykorzystaniem narzędzi, aby napędzać agenty AI, oraz w czym różni się od modeli Chain-of-Thought, RL i rozumowania.
1389 słówCzytaj
O tych artykułach
Wycena w 24 h
Potrzebujesz tego stacka w warstwie operatorskiej? Wyślij brief — wycena w 24 h.