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: python
Pięć agentów, które badają sygnały oszustwa, zamiast jedynie oceniać je.
Zobacz, jak system oszustw z pięcioma agentami łączy wynik XGBoost z gromadzeniem deterministycznych dowodów, korelacją z dziennikiem logowania oraz wyjaśnieniami Gemini, które nigdy nie zmieniają tego wyniku.
6 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 czytaniaSamolecząca zespół wielu agentów w LangGraph: architekt, tester, debugger
Stwórz maszynę stanową LangGraph w Pythonie, w której Architekt, Programista, środowisko testowe pytest, Debuger i Przeglądający współpracują i kontynuują proces w pętli, aż testy się udają.
31 min czytaniaLangGraph w Pythonie: stan, węzły równoległe, punkty kontrolne i przegląd przez człowieka
Praktyczna wycieczka po LangGraph w Pythonie: stan i reduktory TypedDict, krawędzie, mechanizmy sprawdzania stanu, przerwy oraz proces pracy z e-mailemi z możliwością zatwierdzenia przez człowieka.
25 min czytaniaPrzepływ pracy lokalnego agenta LLM stworzony z folderów i plików Markdown
Stwórz zamykany, wieloetapowy pipeline lokalnych agentów, w którym każdy etap to folder, prompty są edytowalnymi plikami Markdown, a człowiek sprawdza wyniki przed kosztownym krokiem.
25 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 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 czytaniaInteligencja kontraktowa z OCR, hybrydowym RAG i LangGraph
Proces wydobywania danych z umów: oczyszczanie obrazu, PaddleOCR z alternatywą GPT-4o, wyszukiwanie za pomocą FAISS i BM25, RAG z wieloma zapytaniami oraz raport w formacie Excel z ocenami.
27 min czytaniaAudyt procesu wyszukiwania w RAG pod kątem przestarzałych fragmentów danych, odchyleń oraz zanieczyszczonego kontekstu.
Audyt w Pythonie dla wyszukiwania w RAG: złote zapytania, bramy powiązania kosinowego, sprawdzanie odchyłek Kolmogorowa-Smirnowa oraz efektywność kontekstu, plus jak czytać raport.
12 min czytania
O tych artykułach
Wycena w 24 h
Potrzebujesz tego stacka w warstwie operatorskiej? Wyślij brief — wycena w 24 h.