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: llm
Inżynieria promptów: sterowanie modelami LLM bez dopracowywania
Wykorzystuj role, przykłady typu few-shot, metodę chain-of-thought oraz ograniczenia formatowe, aby kierować modelem — i wiedz, kiedy samo formułowanie zapytań osiąga swoje granice w porównaniu z drobnej kalibracją.
748 słówCzytajNarzędzia kontra umiejętności kontra MCP: trzy warstwy agenta AI
Narzędzia ujawniają działania, umiejętności kodują procesy pracy, a standard MCP standaryzuje połączenia zewnętrzne. Jasny model mentalny do projektowania architektur agentów bez mieszania warstw.
1495 słówCzytajTwój pierwszy agent AI używający narzędzi z LangChain
Stwórz małego agenta matematycznego LangChain w Pythonie: zainicjuj model do rozmów, zarejestruj narzędzia, pozwól LLM wybrać funkcję do wywołania i obserwuj użycie narzędzi w kilku krokach.
1062 słówCzytajJev: Jak model sztucznej inteligencji niegeneratywnej przekształca tekst w decyzje
Dowiedz się, jak działa numeryczny model sztucznej inteligencji „System One” firmy Jev, dlaczego jest szybszy i tańszy od modeli LLM, oraz jakie ma miejsce wśród sztucznych inteligencji generatywnych w systemach produkcyjnych.
1629 słówCzytajZrozumienie agentów AI: wywoływanie narzędzi, MCP i pętla agenta
Dowiedz się, jak wywoływanie narzędzi, MCP oraz pętle agentów łączą się ze sobą, tworząc prawdziwą architekturę systemów sztucznej inteligencji opartych na agentach, poza hasełkami.
3643 słówCzytajSześć 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.
2235 słówCzytajModele decyzyjne oparte na wpisywaniu tekstu a wywołania LLM: opóźnienie i stabilność na granicy
Eksperyment z 240 wywołaniami porównujący naturalne prawdopodobieństwa Jeva z tymi, które sam zgłasza model LLM, oraz sposoby przekształcenia tych danych w router modeli LangChain.
2630 słówCzytajWdrażanie zasad agenta w kodzie: PreToolUse, PostToolUse oraz hooki Stop
Dowiedz się, dlaczego autoryzacja agentów LLM powinna znajdować się w deterministycznych hookach do wywoływania narzędzi, jak bezpiecznie odrzucać żądania oraz jak otoczyć dysponenta bez użycia rekurencji.
2721 słówCzytajDiagnozowanie 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.
1607 słówCzytaj
O tych artykułach
Wycena w 24 h
Potrzebujesz tego stacka w warstwie operatorskiej? Wyślij brief — wycena w 24 h.