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: llm
Od dostosowywania poleceń do pętli informacyjnych: DSPy, GEPA i Claude Code
Dowiedz się, jak DSPy, MIPRO, STORM, GEPA, Claude Code i MCP zmieniają sposób pracy sztucznej inteligencji, przechodząc od przepisywania poleceń do tworzenia mierzalnych programów z możliwością uzyskiwania informacji zwrotnych.
10 min czytaniaSześciomiesięczny plan rozwoju od początkującego do wykwalifikowanego inżyniera sztucznej inteligencji
Postępuj zgodnie z miesięcznym planem obejmującym Python, API dla modeli językowych, RAG, agenty, ocenę, wdrożenie oraz koszty, wraz z czterema projektami portfolio, które pokazują, że potrafisz wdrożyć systemy AI.
10 min czytaniaPodstawy LangChain: co rozwiązuje i kiedy można go całkowicie pominąć.
Dowiedz się, co dokładnie oferuje LangChain, dlaczego narzędzia z wieloma dostawcami skłaniają zespoły do jego wykorzystania, jakie pakiety należy zainstalować oraz kiedy lepszym wyborem jest prosty wrapper.
7 min czytaniaHarness do produkcji dla Claude Code: sześć warstw od Slacka do połączonego MR
Jak sześciowarstwowy harness przekształca zgłoszenia z Slacka w połączony kod: przyjmowanie zdarzeń, pętle agentów z kontrolą dostępu, trwały stan, samoregeneracja, możliwość obserwacji oraz kontrola operatora.
42 min czytaniaPięćdziesiąt 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 czytaniaRedukcja kosztów tokenów agenta: buforowanie, kierowanie i utrzymanie czystości kontekstu.
Zmniejsz koszty agentów LLM dzięki cache’owaniu promptów i treści semantycznych, ładowaniu narzędzi w trybie opóźnionym, routingu modeli i ich łańcuchom, subagentom oraz zwykłej higienie kontekstu.
16 min czytaniaPodstawy agentów AI: cel, projektowanie instrukcji i wybór modelu
Jak przygotować podstawy dla agenta AI do produkcji: określić cel i metryki sukcesu, napisać instrukcje z wyznaczonymi celami i ograniczeniami, a następnie wybrać odpowiedni model.
21 min czytaniaInżynieria kontekstu w praktyce: Agent badawczy z Claude Agent SDK
Stwórz agent badawczy w Pythonie przy użyciu Claude Agent SDK, wykorzystując wzorce write, select, compress i isolate, a następnie porównaj go z prostym modelem bazowym w przeprowadzonych testach.
20 min czytaniaTo, co odkrywa agent do porównywania modeli: zmiany stylu przyćmiewają drobne modyfikacje.
Agent do różnicowania modeli przeprowadził audyt drobnej optymalizacji LoRA w dziedzinie finansów: 82% prób wykryło zmianę długości i struktury, podczas gdy zamierzona zmiana w sposobie rozumowania pozostała niewidoczna.
15 min czytania
O tych artykułach
Wycena w 24 h
Potrzebujesz tego stacka w warstwie operatorskiej? Wyślij brief — wycena w 24 h.