Tech
Technicznie o AI
RAG, embeddingi, evals i bezpieczeństwo modeli opisane językiem wdrożeniowym.
RAG
Jak działa Retrieval-Augmented Generation i kiedy ma sens.
Fine-tuning vs RAG
Które podejście wybrać dla jakości, kosztu i czasu wdrożenia.
Embeddingi
Podstawy i praktyka embeddingów w wyszukiwaniu semantycznym.
Vector database
Wybór bazy wektorowej pod skalę, koszt i latency.
MCP protocol
Model Context Protocol i integracje narzędzi dla agentów.
Prompt injection
Najczęstsze ataki i jak je ograniczać w systemach agentowych.
Evals LLM
Jak mierzyć jakość modelu i procesu bez zgadywania.