RAG i uprawnienia: dlaczego dostęp trzeba sprawdzić przed wyszukiwaniem, a nie po odpowiedzi modelu
Jak zabezpieczyć RAG: uprawnienia źródeł, fragmenty, cache, usunięcia i testy. Praktyczny przewodnik dostępu przed wyszukiwaniem.
Przewodniki.
Długie, praktyczne instrukcje, listy kontrolne i przykłady do natychmiastowego wykorzystania.
Krok po kroku. Bez wróżenia z tokenów.
Odpowiedzi AI w JSON Schema: jak zbudować kontrakt, którego nie wystarczy ładnie opisać w prompcie
Jak projektować odpowiedzi AI w JSON Schema: pola, null, błędy, wersje i walidacja. Praktyczny przewodnik bez zgadywania danych biznesowych.
Czat czy API? Jak wybrać sposób pracy z AI bez budowania integracji dla samej integracji
Kiedy czat AI wystarczy, a kiedy potrzebne jest API? Praktyczny przewodnik po koszcie, kontroli, danych, testach i odpowiedzialności procesu.
Temperatura, limit odpowiedzi i pozostałe pokrętła modelu: jak ustawiać AI przez testy, nie przez zabobon
Jak ustawiać model AI: temperatura, limity, seed, wersje i testy. Praktyczny przewodnik bez magicznych wartości i zgadywania.
Testy polskich znaków w dokumentach AI: jak złapać błędy diakrytyki, odmiany i kodowania przed eksportem
Jak testować polskie znaki w AI: diakrytyka, odmiana, kodowanie, OCR i eksport. Praktyczny przewodnik dla dokumentów i danych firmowych.
Słownik AI dla zespołu: jak ustalić pojęcia, żeby model i ludzie mówili o tym samym procesie
Jak stworzyć słownik AI dla zespołu: terminy, definicje, źródła, warianty i odbiór. Praktyczny przewodnik dla dokumentów i agentów.
Wyszukiwanie wektorowe czy słowa kluczowe w RAG? Kiedy hybryda naprawdę pomaga, a kiedy tylko dodaje złożoność
Kiedy w RAG używać wektorów, słów kluczowych lub hybrydy? Praktyczny przewodnik po kodach, parafrazach, filtrach i testach źródeł.
OCR polskich dokumentów z AI: jak czytać skany i tabele bez zgadywania cyfr, znaków i układu
Jak testować OCR polskich dokumentów: skany, tabele, polskie znaki, pola i odbiór. Praktyczny przewodnik bez zgadywania cyfr.
Chunking dokumentów RAG: jak dzielić tekst bez ucinania warunków, tabel i odpowiedzialności źródła
Jak dzielić dokumenty RAG: sekcje, tabele, kontekst, wersje i testy. Praktyczny przewodnik chunkingu bez zgadywania jednej długości.
Cache kontekstu AI: jak ograniczyć koszt i czas bez zgubienia wersji, uprawnień i prywatności
Jak używać cache kontekstu AI: stabilny prefix, koszt, wersje, uprawnienia i prywatność. Praktyczny przewodnik dla integracji i agentów.
Mały pakiet kontekstu dla AI: ile informacji naprawdę potrzebuje zadanie, zanim wkleisz cały dysk
Jak przygotować mały kontekst dla AI: cel, źródła, ograniczenia, przykłady i odbiór. Praktyczna metoda bez wklejania całego dysku.
Ekstrakcja pól z dokumentów AI: jak projektować schema, reguły i odbiór zamiast prosić model o wszystko
Jak projektować ekstrakcję pól z dokumentów AI: schema, źródła, braki, walidacja i testy. Praktyczny przewodnik dla dokumentów firmowych.
Fallback modelu AI: jak przełączać bez zgubienia jakości, kontekstu i kontroli przy awarii
Jak projektować fallback modelu AI: reguły, jakość, kontekst, limity i testy. Praktyczny przewodnik awarii bez zgadywania odpowiedzi.
Prompt czy reguła kodu? Gdzie postawić granicę między językiem modelu a twardym procesem
Kiedy wystarczy prompt, a kiedy potrzebna jest reguła kodu? Praktyczny przewodnik po decyzjach, walidacji, limitach i odpowiedzialności w AI.
Mały czy duży model AI? Jak wybierać według trudności zadania, a nie przekonania, że większy zawsze znaczy lepszy
Kiedy mały model AI wystarczy, a kiedy potrzebny jest większy? Praktyczny przewodnik po jakości, koszcie, czasie i testach na własnych danych.
Testy regresji promptów: jak zmienić jedno zdanie instrukcji bez psucia trzech innych odpowiedzi
Jak testować zmiany promptów: przypadki, rubryki, wersje, błędy i odbiór. Praktyczny przewodnik regresji dla małego zespołu AI.
Checklista odbioru procesu AI: 30 pytań przed wdrożeniem, które pomagają wykrywać błędy niewidoczne na demo
Praktyczna checklista AI przed wdrożeniem: dane, jakość, uprawnienia, koszty, testy, awaria i odbiór. Przewodnik dla małego zespołu.
Przetwarzanie wsadowe AI: jak zaprojektować batch bez utraty przypadków, duplikatów i kontroli błędów
Jak projektować przetwarzanie wsadowe AI: kolejki, identyfikatory, błędy, częściowe wyniki i testy. Praktyczny przewodnik batch dla małego zespołu.
Źródło prawdy w systemie AI: jak nie skończyć z pięcioma aktualnymi wersjami tej samej zasady
Jak wyznaczyć źródło prawdy dla AI: właściciele, wersje, konflikty, publikacja i archiwum. Praktyczny przewodnik dla małej firmy.
Cytowania i źródła w odpowiedziach AI: jak sprawdzić dowód zamiast uczyć model ładnego przypisu
Jak weryfikować cytowania AI: źródło, fragment, data, zakres i konflikty. Praktyczny przewodnik bez wymyślonych przypisów i ozdobnych linków.
Analiza zrzutów ekranu z AI: jak czytać interfejs bez zgadywania stanu, tekstu i dostępności
Jak analizować zrzuty ekranu z AI: tekst, stan, kontekst, błędy i dostępność. Praktyczny przewodnik testowania interfejsu.
Człowiek w pętli AI: jak zaprojektować odbiór, który nie jest przyciskiem „zaakceptuj wszystko”
Jak projektować człowieka w pętli AI: progi eskalacji, dowody, odbiór, role i testy. Praktyczny przewodnik bez przycisku zgody dla pozoru.
Dane syntetyczne do testów AI: jak budować przypadki bez udawania prawdziwych klientów i pomiaru
Jak tworzyć dane syntetyczne do testów AI: pokrycie, warianty, błędy, prywatność i odbiór. Praktyczny przewodnik bez iluzji badania rynku.
Zarządzanie zmianą promptu AI: kto może edytować, testować i publikować nową wersję bez chaosu
Jak zarządzać zmianą promptu AI: właściciele, wersje, testy, odbiór i rollback. Praktyczny przewodnik dla małego zespołu i agentów.
Transkrypcja polskiego audio z AI: jak odbierać akcent, nazwy i decyzje zanim tekst trafi do podsumowania
Jak testować transkrypcję polskiego audio AI: akcent, nazwy, role, diakrytyka i odbiór. Praktyczny przewodnik dla spotkań i nagrań.
Routing modeli AI bez drogiego kombajnu: reguły, mały model, duży model i eskalacja z dowodem
Jak zaprojektować routing AI: reguły, małe i duże modele, testy, koszt, opóźnienie i eskalacja. Praktyczna architektura dla małej firmy.
Pamięć AI bez czarnej skrzynki: kontekst, profil, historia i retencja, nad którymi naprawdę masz kontrolę
Jak zaprojektować pamięć AI: kontekst, profil, historia, retencja, zgoda i usuwanie. Przewodnik dla małej firmy bez zgadywania ustawień.
Multimodalne AI bez zgadywania z obrazka: PDF, zdjęcia i audio w procesie, który sprawdza każdy format
Jak pracować z multimodalnym AI: PDF, obrazy, audio, limity, OCR, wykresy i testy. Praktyczny przewodnik dla małej firmy bez zgadywania.
Migracja między narzędziami AI: jak zmienić model bez utraty wiedzy, jakości i tygodnia spokoju
Praktyczny plan migracji AI: inwentarz, eksport, evaluacje, równoległy test, uprawnienia, rollback i komunikacja z zespołem. Bez przenoszenia bałaganu do nowego narzędzia.
Ile naprawdę kosztuje AI w firmie: liczysz nie tylko tokeny, ale cały proces i czas ludzi
Praktyczny rachunek kosztu AI: licencje, zużycie, integracje, przygotowanie danych, przegląd, błędy i czas zespołu. Policz TCO na zadanie, nie na miesiąc entuzjazmu.
Jak pisać instrukcje dla agentów AI: SOP, które mówią co zrobić, kiedy zatrzymać i kiedy zawołać człowieka
Jak napisać dobrą instrukcję SOP dla agenta AI: cel, źródła, dozwolone działania, format, błędy, akceptacja i warunki zatrzymania. Bez magicznego „bądź pomocny”.
RAG dla małej firmy: jak podłączyć wiedzę do AI bez budowania drugiego Narzędzia Narodowego
Praktyczny RAG krok po kroku: źródła, dokumenty, wyszukiwanie, cytowania, uprawnienia i testy. Kiedy wystarczy projekt z plikami, a kiedy własna baza wektorowa.
Jak wybrać model AI do zadania: mniej rankingów, więcej testów na własnych przypadkach
Praktyczna metoda wyboru modelu AI bez śledzenia tabelek: zadania, jakość, koszt, prywatność, integracje, tempo zmian i własne evaluacje. Nie kupuj modelu na frazę.
Prompt nie jest zaklęciem. Napisz AI brief, który nie wróci z powrotem w postaci bełkotu
Dziewięć elementów dobrego zadania dla modelu, konkretne przykłady po polsku i sposób na poprawianie wyniku bez dodawania coraz dziwniejszych zaklęć.
Testuj, zanim pokochasz: prosty zestaw evaluacji odpowiedzi AI dla małej firmy
„Wygląda sensownie” nie jest metryką. Zbuduj własny zestaw testów, kryteriów i przypadków brzegowych, który pokaże regresję przed twoim klientem.
