Artykuły dla tych, którzy
wdrażają stack
Materiały o React, Node.js, TypeScript i AI. Przetłumaczony tekst jest pokazany, gdy istnieje. Jeśli nie, widać tekst angielski i dopisek o tym.
Tag: enterprise
Wprowadzanie agentów do środowiska produkcyjnego za pomocą usługi Foundry Agent Service oraz frameworku Agent Framework
Jak agent przygotowujący sprzedaż przechodzi od lokalnego kodu do wdrożenia hostowanego, z ograniczeniami związanymi z tożsamością, w środowisku izolowanym i monitorowanym, publikowanego w Microsoft 365 i opartego na danych biznesowych.
11 min czytaniaAgent czy proces pracy? Oddzielenie rozumowania od wykonywania zadań w sztucznej inteligencji korporacyjnej
Wykorzystuj agenty do rozpoznawania intencji i wyszukiwania informacji, a deterministyczne procesy do obsługi transakcji: jak RAG, LangGraph, MCP, procedury zatwierdzania oraz SQS tworzą bezpieczniejszą architekturę.
7 min czytaniaKto jest odpowiedzialny za agenta AI w twojej firmie: sześć obowiązków i osoby, które je pełnią
Kto w twojej firmie posiada agenta AI? O tym, jak SR 26-2 traktuje agenty, sześć ról odpowiedzialnych, jak obsadzić je z istniejących zespołów oraz codzienne zarządzanie.
16 min czytaniaMCP dla początkujących: stworzenie serwera i klienta, a następnie ich zastosowanie w środowisku korporacyjnym.
MCP dla początkujących: problem N x M, podstawowe koncepcje w prostych słowach, serwer i klient pomocowy w TypeScript dla Node.js oraz przejście do bezpiecznych implementacji HTTP.
14 min czytaniaMicrosoft Foundry przekształca wywołania interfejsu API modeli w zorganizowane operacje sztucznej inteligencji.
Microsoft Foundry przekształca jednorazowe wywołania API modeli w zorganizowane operacje: katalogi modeli, agenci, RBAC, śledzenie, możliwości obserwacji oraz ocena w jednym miejscu.
7 min czytaniaHibrydowe wyszukiwanie dla Enterprise RAG: sam gęsty model to za mało
Dokładne identyfikatory i rzadkie kody psują mechanizmy embeddingów. Systemy RAG dla przedsiębiorstw wymagają hybrydowego wyszukiwania, przy którym BM25 oraz gęste odzyskiwanie danych działają równolegle i są ze sobą łączone, aby obsłużyć rzeczywisty zestaw zapytań.
11 min czytaniaKernel semantyczny, LangChain, LangGraph, AutoGen: wybór według ograniczeń, a nie haju
Porównanie Semantic Kernel, LangChain, LangGraph i AutoGen pod kątem zastosowań w przedsiębiorstwach w zakresie DX, języków, agentów, orkiestracji, RAG i bezpieczeństwa, z uwzględnieniem rzeczywistych ograniczeń.
13 min czytaniaDlaczego Enterprise RAG potrzebuje hybrydowego wyszukiwania, a nie tylko wektorów
Embeddingi pomijają numery faktur oraz kody błędów. Enterprise RAG wymaga hybrydowego wyszukiwania: BM25 w połączeniu z gęstym odzyskiwaniem danych przy fuzji rankingów eliminuje braki w identyfikatorach.
5 min czytaniaJak wybrać bibliotekę JavaScript do aplikacji korporacyjnych w 2026 roku
Praktyczna lista kontrolna do wyboru platformy JavaScript — wymagania, komponenty, architektura danych, dostępność, narzędzia, testowanie i prototypy — z Ext JS jako przykładem w środowisku korporacyjnym.
5 min czytania
O tych artykułach
Wycena w 24 h
Potrzebujesz tego stacka w warstwie operatorskiej? Wyślij brief — wycena w 24 h.