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: RAG
Pięćdziesiąt lat badań nad wyszukiwaniem ukrytych w Twoim procesie RAG
Podział tekstu na fragmenty, wyszukiwanie hybrydowe, HyDE, ponowna klasyfikacja oraz oceny – wszystko to ma dziesięciolecia starszych odpowiedników w dziedzinie wyszukiwania informacji. Przegląd badań oraz ich ograniczenia.
17 min czytaniaPlan rozwoju inżynierii AI na rok 2026: od Pythona po agenty i LLMOps
Etapowy plan nauki inżynierii AI na rok 2026, od Pythona i matematyki, przez klasyczną sztuczną inteligencję i uczenie się głębokie, aż po RAG, MCP, agenty, metody oceny oraz wdrażanie.
14 min czytaniaJakość RAG w czasie tworzenia indeksu: typy fragmentów, czyszczenie danych i etykiety do wyszukiwania
Jakość RAG w czasie indeksowania: tworzenie fragmentów tekstu, tabel i obrazów, usuwanie szumów generowanych przez parser oraz dodawanie etykiet do wyszukiwania napisanych przez LLM, które w przybliżeniu zredukowały o połowę nieudane wyszukiwania.
12 min czytaniaTrzy przyczyny niepowodzeń systemów RAG w praktyce: fragmentaryczny kontekst, dewiacje i niewłaściwe wykorzystanie.
Trzy sposoby, w jakie systemy RAG do produkcji zawodzą: fragmentaryczny kontekst spowodowany dzieleniem na fragmenty, zmiany w bazie wiedzy w miarę jej rozwoju oraz niewłaściwe wykorzystanie pomimo skutecznego wyszukiwania, wraz z rozwiązaniami na poziomie poszczególnych warstw.
11 min czytaniaSpring AI w przedsiębiorstwie: Agent obsługi klienta z narzędziami, RAG i mechanizmem przeglądania
Spring AI jako asystent do triażu incydentów: prompty jako umowy, ustrukturyzowany wynik, wywoływanie narzędzi, odkrywanie MCP, Qdrant RAG, śledzenie oraz ograniczone pętle agentów.
13 min czytaniaPrzegrupowanie w RAG: kodery krzyżowe kontra sędziowie LLM oraz ich opóźnienie
Jak druga warstwa ponownego rankowania poprawia kolejność kandydatów w RAG, porównanie koderów krzyżowych z sędziami opartymi na LLM, koszty opóźnień, sposoby awarii oraz jak je oceniać.
14 min czytaniaAudyt procesu wyszukiwania w RAG pod kątem przestarzałych fragmentów danych, odchyleń oraz zanieczyszczonego kontekstu.
Audyt w Pythonie dla wyszukiwania w RAG: złote zapytania, bramy powiązania kosinowego, sprawdzanie odchyłek Kolmogorowa-Smirnowa oraz efektywność kontekstu, plus jak czytać raport.
12 min czytaniaGraphify, OKF i RAG: Która warstwa kontekstowa jest potrzebna w twojej bazie kodu?
Testy porównawcze pokazują, że Graphify dorównuje pod względem dokładności rozwiązaniu vector RAG. Oto jak Graphify, OKF firmy Google oraz vector RAG współgrają ze sobą, wraz z mechanizmami wykrywania błędów i macierzą decyzyjną.
12 min czytaniaLlamaIndex Plus LangGraph: Czysty wzorzec dla agentów RAG
Jak stworzyć bazę wiedzy za pomocą LlamaIndex i udostępnić ją agentowi LangGraph jako narzędzie, z wyjaśnieniem funkcji trwałości danych, Chromy oraz trybu wyłącznie odtwarzania informacji.
14 min czytania
O tych artykułach
Wycena w 24 h
Potrzebujesz tego stacka w warstwie operatorskiej? Wyślij brief — wycena w 24 h.