[ Inżynieria ]
RAG, embeddings, architektura agentów — dla technicznych.
5 materiałów
Materiały dla osób, które budują. Jest tu kod, są schematy danych i są rzeczy, które w dokumentacji dostawcy stoją drobnym drukiem: koszt pętli, obsługa błędów narzędzi, cięcie dokumentów, progi odcięcia w wyszukiwaniu semantycznym.
Nie zakładamy znajomości uczenia maszynowego — zakładamy, że umiesz czytać kod i wiesz, czym jest API. Tam, gdzie decyzja techniczna ma konsekwencję biznesową, jest o niej mowa wprost.
InżynieriaTechnical3 min czytania
Model językowy nie zna Twoich dokumentów. RAG to sposób, żeby odpowiadał na ich podstawie — bez trenowania własnego modelu. Wyjaśniamy, jak działa i kiedy się opłaca.
· Krzysztof Leszczyński
InżynieriaTechnical3 min czytania
Embeddingi zamieniają tekst na liczby, które niosą znaczenie. To one sprawiają, że wyszukiwanie znajduje „urlop” po zapytaniu o „wolne”. Wyjaśniamy bez matematyki — i z jednym wzorem, który warto znać.
· Krzysztof Leszczyński
InżynieriaTechnical4 min czytania
Model Context Protocol to otwarty standard łączenia modeli AI z narzędziami i danymi firmy. Zamiast pisać osobną integrację dla każdej pary „model + system”, piszesz jeden serwer MCP.
· Krzysztof Leszczyński
InżynieriaTechnical3 min czytania
Mechanizm, na którym stoi każdy agent i każda poważna integracja AI: model nie wykonuje kodu — prosi o wywołanie funkcji, a Twój system decyduje i odpowiada. Z przykładem krok po kroku.
· Krzysztof Leszczyński
InżynieriaDeep dive4 min czytania
Dobry workflow AI projektuje się od końca: najpierw definicja rezultatu i wyjątków, potem kroki, na końcu wybór modeli. Szkielet, którego używamy przy każdym wdrożeniu.
· Konrad Szydłowski
[ Kontakt ]
Budujemy aplikacje i systemy AI od MVP po produkcję — z architekturą, która się skaluje.
Automatic AI
hello@automaticai.pl · automaticai.pl