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: llmops
Tworzenie pętli doskonalenia agenta przy użyciu LangGraph i ocen LangSmith.
Krok po kroku pętla LangGraph i LangSmith: zbieranie śladów, trzy warstwy oceny, grupowanie niepowodzeń, zestawy danych do regresji offline oraz testy przed wdrożeniem.
24 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 czytaniaGdy panel sterowania pokazuje zielony kolor, a agent się myli: śledzenie stanu
Panel sterowania ma kolor zielony, a agent się myli: błędy ukrywają się w stanie przekazywanym pomiędzy prawidłowo działającymi etapami. Jakie zapisy śledzenia, routingu oraz ocen muszą być rejestrowane.
12 min czytaniaKto ocenia oceniającego? Weryfikacja zestawów do oceny agentów przed zaufaniem im.
Kto weryfikuje zestaw testów oceniających? Odchylenia sędziów, ocenianie wyłącznie na podstawie wyników, prywatne tryby awarii oraz ukryte koszty mogą sprawić, że oceny modeli językowych będą nieprawdziwe. Kontrole przeprowadzane są na samym zestawie testów.
7 min czytaniaOcena mechanizmu RAG Retrieval poza kryterium odzyskiwania informacji w ANN, przy użyciu Turbopuffer jako przykładu.
Szybki indeks wektorowy może nadal nie znaleźć odpowiedzi. Poznaj kompromisy związane z przechowywaniem w Turbopuffer, hybrydowy model BM25 w połączeniu z wyszukiwaniem wektorowym oraz to, jak zbiór „złoty” pomaga ocenić rzeczywisty poziom odzyskiwania informacji.
7 min czytaniaOd ocen do samodoskonalących się agentów: pięć er w ocenie agentów
Ocena agenta oznacza teraz audyt śladów działania. Zobacz, jak deterministyczne sprawdzanie, modele LLM i sędziowie agentów, diagnostyka oraz mechanizmy meta-pomocne tworzą bezpieczny cykl doskonalenia.
7 min czytaniaŚledzenie pipeline LangGraph do blogów z użyciem Langfuse: fragmenty tekstu, oceny, ostrzeżenia
Wyposaż pipeline LangGraph z wieloma agentami w Langfuse: jeden ślad na artykuł, nawiasowane fragmenty tekstu, ostrzeżenia, oceny oraz procedura debugowania słabych wersji tekstu.
8 min czytaniaAgenci bezpieczne pod kątem odtwarzania: unikanie wywołań LLM w procesie pracy za pomocą elementów czasowych.
Dlaczego agent, który zawiesza się w trakcie działania, nie może ponownie uruchomić swojego LLM: działania jako granica nieokreśloności, mechanizmy odtwarzania, sygnały aktywności, próby ponowne oraz grafy bez stanu.
16 min czytaniaWskazówki praktyczne: Projektowanie niezawodnych agentów AI: tworzenie systemów oceny produkcyjnej
Praktyczne wskazówki: Projektowanie niezawodnych agentów AI – budowa systemu oceny w produkcji: umowy, sprawdzania oraz gotowe elementy kodu dostępne dla zespołów wdrażających ten wzorzec.
10 min czytania
O tych artykułach
Wycena w 24 h
Potrzebujesz tego stacka w warstwie operatorskiej? Wyślij brief — wycena w 24 h.