Artykuły według tagu: rag

AI-agent z RAG i MCP: integracja zewnętrznych narzędzi

Budujemy AI-agenta w Pythonie, który używa RAG do dokumentów i MCP do zewnętrznych API. Krok po kroku realizacja z kodem i wyjaśnieniami architektonicznymi.

Memory OS: paradoks reasoning i SGR w agent memory

Analiza architektury Memory OS: od porażki flat RAG do grafu pamięci na 106 mln tokenów. SGR, ConceptHypothesis, LongMemEval dla deweloperów. Poznaj lekcje.

Grafowe wyszukiwanie produktów na LLM

Architektura LLM Graph Search dla złożonych zapytań: negacje, struktury, marki. Konwajer, przykłady, ocena jakości. Dla programistów systemów RAG — wdrożyć w 10–15 s.

PageIndex w RAG: zamiana wyszukiwania wektorowego

Analiza PageIndex dla RAG bez embeddingów: zalety, wady, lokalny start na Ollama. Testowanie na PDF, dokładność 69% z qwen3:14b. Instrukcja konfiguracji dla deweloperów.

DRAG with KNEE dla RAG: dynamiczne przycinanie

Dowiedz się, jak DRAG with KNEE poprawia RAG poprzez hierarchiczne drzewa Qdrant i knee-point pruning. Adaptacyjne wyszukiwanie zmniejsza hałas i tokeny. Implementacja w Pythonie.

RAG: inteligentne wyszukiwanie w dokumentach dla programistów

Rozłóż implementację Retrieval-Augmented Generation: od embeddingów do wyszukiwania hybrydowego i RRF. Kod, algorytmy, optymalizacje dla middle/senior. Zbuduj swój system.

Asystent AI do rozmów telefonicznych: od prototypu do produkcji

Dowiedz się, jak zespół backend bez doświadczenia ML stworzył głosowego asystenta real-time na RAG, BERT, Qwen 8B. Architektura, kompromisy, lekcje dla deweloperów. Przeczytaj case.

Automatyzacja FAQ z AI: wyszukiwanie wektorowe i RAG

Rozłóż techniczne metody automatyzacji odpowiedzi na FAQ: embeddingi, boty no-code, GenAI z RAG. Instrukcje dla middle/senior dev, przykłady realizacji. Przyspiesz obsługę klienta bez strat.

Optymalizacja RAG dla zadań prawnych

Dowiedz się, jak hybrid RAG z semantycznym chunkingiem i groundingiem poprawił metryki 2x w Agentic RAG Legal Challenge. Benchmarki, pipeline'y i lekcje dla deweloperów.

Graf zamiast RAG dla dokumentów normatywnych

Dlaczego wyszukiwanie wektorowe psuje się na normatywach: od płaskich chunków do grafu węzłów i powiązań. Wieloreżimowy retrieval, terminy, obowiązkowy kontekst. Dla middle/senior dev. Dowiedz się szczegółów.

Opanuj stack technologiczny PM: AI-asystent na FastAPI

Krok po kroku przewodnik dla PM: rozwój SaaS z FastAPI, PostgreSQL, RAG. 10 etapów od bota Telegram do wyszukiwania hybrydowego. Pogłęb technikę bez uproszczeń.

AI-agent do sprawdzania TZ: rozwój, architektura, praktyka

Praktyczne doświadczenie tworzenia AI-agenta do audytu zadań technicznych. Dowiedz się o zbieraniu danych, klasyfikacji błędów i hybrydowej architekturze RAG + drzewa decyzyjne.

Systemy RAG w Pythonie: implementacja krok po kroku

Dowiedz się, jak działają systemy RAG, dlaczego rozwiązują problemy halucynacji LLM i zbuduj minimalny prototyp w Pythonie z langchain i Chroma. Aktualizuj wiedzę modelu bez retreningu — zacznij teraz!