Notatki inżynierskie

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.

6 artykułów

Tag: deep-learning

machine-learning deep-learning openai rag
Uwagi praktyczne: Mój system RAG pominął 80% moich danych. Ta jedna zmiana to naprawiła.
Krok po kroku instrukcja obsługi „Praktyczne uwagi: Mój system RAG pominął 80% moich danych. Ta jedna zmiana to naprawiła”: umowy, sprawdzenia oraz miejsca na kod do wstawić dla zespołów stosujących ten wzorzec.
5233 słówCzytaj
machine-learning large-language-models deep-learning nlp
Notatki praktyczne: Budowa LLM, Część 1 — Szkolenie: Przewidywanie następnego tokena
Krok po kroku instrukcja obsługi Notatek praktycznych: Budowanie LLM, Część 1 — Szkolenie: Przewidywanie następnego tokena: umowy, sprawdzenia oraz miejsca na kod do wstawić dla zespołów wdrażających ten wzorzec.
3057 słówCzytaj
machine-learning deep-learning mcp python
Wskazówki praktyczne: Co to jest MCP? Budowanie własnego serwera MCP w Pythonie
Krok po kroku praktyczne wskazówki: Co to jest MCP? Budowanie własnego serwera MCP w Pythonie: kontrakty, sprawdzania oraz gotowe elementy kodu dostępne dla zespołów wdrażających ten wzorzec.
2052 słówCzytaj
machine-learning deep-learning nlp rag
Wskazówki praktyczne: Ponowna klasyfikacja w RAG: kodery krzyżowe, narzędzia do ponownej klasyfikacji LLM oraz opóźnienie
Praktyczne wskazówki: Ponowna klasyfikacja w RAG – cross-encodery, narzędzia do ponownej klasyfikacji LLM oraz kwestie opóźnień: umowy, sprawdzenia oraz gotowe fragmenty kodu dla zespołów wdrażających ten wzorzec.
3096 słówCzytaj
machine-learning deep-learning ai-agent langgraph
Wskazówki praktyczne: Najlepsze frameworki agentów w 2026 roku: LangGraph kontra OpenAI Agents
Praktyczne wskazówki: Najlepsze frameworki agentów w 2026 roku – LangGraph kontra OpenAI Agents: umowy, sprawdzania oraz gotowe elementy kodu dla zespołów wdrażających ten model.
2343 słówCzytaj
llm machine-learning deep-learning rag
Wskazówki praktyczne: Uruchom użyteczny lokalny LLM w 30 minut (programowanie, RAG, głos)
Praktyczny przewodnik krok po kroku: Uruchom użytecznego lokalnego LLM w 30 minut (programowanie, RAG, głos): umowy, sprawdzenia oraz gotowe fragmenty kodu dla zespołów wdrażających ten wzorzec.
2857 słówCzytaj

FAQ

O tych artykułach

Tak. Każdy tekst to oryginalny angielski rewrite na tę stronę. Struktura i kod za źródłem; proza przepisana i sprawdzona pod kątem pokrycia.

Posty techniczne najpierw po angielsku, by kod i API były dokładne. Interfejs strony jest w dziewięciu językach.

Nowe drafty trafiają do kolejki po redakcji. Import na stronę bierze tylko nowe lub zmienione slugi — bez duplikatów.

Przykłady są ilustracyjne. Sprawdź stack i licencje przed produkcją. W sprawie wdrożenia wyślij brief.

Wycena w 24 h

Potrzebujesz tego stacka w warstwie operatorskiej? Wyślij brief — wycena w 24 h.

Wyślij brief Aplikacje React

Artykuły dla tych, którzywdrażają stack

Uwagi praktyczne: Mój system RAG pominął 80% moich danych. Ta jedna zmiana to naprawiła.

Notatki praktyczne: Budowa LLM, Część 1 — Szkolenie: Przewidywanie następnego tokena

Wskazówki praktyczne: Co to jest MCP? Budowanie własnego serwera MCP w Pythonie

Wskazówki praktyczne: Ponowna klasyfikacja w RAG: kodery krzyżowe, narzędzia do ponownej klasyfikacji LLM oraz opóźnienie

Wskazówki praktyczne: Najlepsze frameworki agentów w 2026 roku: LangGraph kontra OpenAI Agents

Wskazówki praktyczne: Uruchom użyteczny lokalny LLM w 30 minut (programowanie, RAG, głos)

O tych artykułach

Wycena w 24 h

Artykuły dla tych, którzy
wdrażają stack