Praktyczne notatki o tych elementach systemów AI, które muszą sprawdzać się w środowisku produkcyjnym: agentach, ewaluacji, bezpieczeństwie, pamięci, wyszukiwaniu, inżynierii modeli i infrastrukturze.
Wybierz poniżej ścieżkę według problemu: systemy agentowe, ewaluacja lub wyszukiwanie i język. Zwięzłe przewodniki ułatwiające podjęcie decyzji znajdziesz w sekcji Krótkie odpowiedzi.
Zacznij tutaj
Systemy agentowe
Spójna ścieżka przez rozumowanie, pamięć, narzędzia, bezpieczeństwo, środowisko wykonawcze i inżynierię warstwy sterującej.
Ewaluacja
Oceniaj zachowanie agentów i każdy etap systemu generowania wspomaganego wyszukiwaniem.
Wyszukiwanie i język
Buduj potoki rankingowe, wybieraj systemy rozumienia dokumentów i niezawodnie przekształcaj tekst w dane strukturalne.
Główna seria
Przeglądaj wszystkie sześć części →
Narzędzia programistyczne · Agenci AI
Mapowanie pydantic na Zod, FastAPI na Hono oraz Celery na kolejkę w Postgresie, a następnie budowa strumieniowego serwisu agenta w monorepo TypeScript z pnpm.
· 20 min
Agenci AI Część 6
Jak kod sterujący wokół agenta AI autoryzuje narzędzia, zachowuje postęp, weryfikuje ukończenie i uzasadnia dodanie każdego komponentu za pomocą ablation.
· 23 min
Inżynieria modeli · Infrastruktura AI
Praktyczny przewodnik po wyborze ścieżki kwantyzacji LLM i modeli dyfuzyjnych według wąskiego gardła, sprzętu, kernela runtime’u, danych kalibracyjnych i kontroli wdrożeniowych.
· 24 min
Agenci AI
Dlaczego produkcyjni agenci AI potrzebują pamięci sterowanej schematem, z ważnością czasową, proweniencją i ustrukturyzowaną obsługą konfliktów, zamiast wyszukiwania surowego tekstu w wektorach.
· 14 min
Agenci AI
Jak ewaluować produkcyjnych agentów AI, przekształcając trace’y w wersjonowane datasety regresyjne, metryki trajektorii, skalibrowanych judge’ów i kontrole CI.
· 24 min
Agenci AI Część 5
Jak uruchamiać długotrwałych agentów AI na produkcji, korzystając z sesji, harnessów, sandboxów, checkpointów, trace’ów i wzorców wdrażania, które poprawnie odzyskują działanie po awarii.
· 40 min
Systemy wyszukiwania i przetwarzania języka
Metryki ewaluacji RAG obejmujące parsowanie, wyszukiwanie, reranking, generowanie, cytowania i telemetrykę produkcyjną, wraz z kodem i trybami awarii.
· 39 min
Agenci AI Część 4
Dlaczego guardrails dla LLM nie wystarczają do zapewnienia bezpieczeństwa agentów AI oraz jaką rolę odgrywają uprawnienia, sandboxy, HITL, zakres MCP i sprawdzanie polityk.
· 34 min
Systemy wyszukiwania i przetwarzania języka
NER w 2026 roku oznacza wybór między GLiNER, spaCy, Transformers a ekstrakcją z użyciem LLM pod kątem opóźnień, dokładności i kontroli schematu.
· 37 min
Agenci AI Część 3
Porównanie wywoływania narzędzi w formacie JSON, MCP, Skills, CLI i wykonywania kodu przez agentów AI, wraz z zasadami projektowania ACI oraz kompromisami istotnymi w środowisku produkcyjnym.
· 23 min
Inżynieria modeli · Infrastruktura AI
Praktyczny przewodnik po 45 pojęciach z zakresu inżynierii LLM dla systemów produkcyjnych, obejmujący inferencję, trening, architekturę, wdrażanie i operacje.
· 58 min
Systemy wyszukiwania i przetwarzania języka
OCR w 2026 roku oznacza wybór między klasycznymi pipeline’ami a VLM-ami do rozpoznawania tekstu, układu, tabel i ekstrakcji danych z dokumentów.
· 15 min
Infrastruktura AI
Benchmarki porównujące Polars, DataFusion, Daft, Ray Data, Pandas i Spark dla obciążeń tabelarycznych i multimodalnych, wraz z kodem i regułami wyboru.
· 14 min
Agenci AI Część 2
Jak projektować pamięć agenta AI z użyciem checkpointów, PostgreSQL lub Redis, magazynów wektorowych, takich jak Qdrant, oraz pamięci opartej na plikach w długo działających systemach.
· 33 min
Systemy wyszukiwania i przetwarzania języka
Jak zbudować stos rankingu wyszukiwania z użyciem BM25, gęstych embeddings, hybrydowego RRF, rerankingu cross-encoderem oraz listwise rerankingu z użyciem LLM na zbiorze Amazon ESCI.
· 24 min
Agenci AI Część 1
Porównaj ReAct, ReWOO oraz Plan-and-Execute dla agentów AI. Przykłady w LangGraph pokazują, jak każda z tych pętli równoważy elastyczność, koszt, opóźnienia i strukturę planowania.
· 14 min
Inżynieria modeli
Techniczne omówienie Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) firmy DeepSeek, skalowania szerokości strumienia rezydualnego, routingu Sinkhorn oraz stabilności treningu.
· 9 min
Agenci AI
Co publiczne zgłoszenia do Enterprise RAG Challenge 3 ujawniają na temat iteracji promptów, walidacji, strategii zarządzania kontekstem, wrapperów narzędzi i architektury agentów.
· 9 min
Inżynieria modeli
Kiedy stosować fine-tuning LLMs, a kiedy RAG lub promptowanie, oraz jak współgrają ze sobą LoRA, QLoRA, DoRA, Unsloth, Axolotl, datasety, ewaluacje i wdrażanie.
· 19 min
Agenci AI · Inżynieria modeli
Jak Schema-Guided Reasoning wykorzystuje vLLM, XGrammar, schematy Pydantic i constrained decoding do wymuszania strukturalnie poprawnych danych wyjściowych z LLM.
· 10 min
Inżynieria modeli · Infrastruktura AI
Oceń i wdroż LoRAX do serwowania long-tail LoRA, korzystając z aktualnych API, wzmocnienia chartu Kubernetes, zabezpieczeń adapterów, routingu uwzględniającego cache oraz analizy kompromisów względem vLLM.
· 10 min
Agenci AI
Jak Domain-Driven Design pomaga agentom AI korzystać ze wspólnego języka, ograniczonych kontekstów, usług, repozytoriów i deterministycznych reguł biznesowych.
· 8 min
Agenci AI
Jak projektować inżynierię kontekstu dla agentów AI: okna kontekstu, hierarchia instrukcji, wyszukiwanie, pamięć, narzędzia, guardrails, proweniencja i kompresja.
· 14 min
Agenci AI · Narzędzia programistyczne
Zbuduj niestandardowy serwer MCP za pomocą uv i FastMCP, udostępnij narzędzia ML feature store, przetestuj je lokalnie i połącz serwer z Claude Desktop.
· 7 min
Inżynieria modeli
Jak odczytywać nazwy modeli z otwartymi wagami, rozdzielając rolę treningową, architekturę, metodę kwantyzacji, format przechowywania, runtime i dopasowanie do sprzętu.
· 9 min
Narzędzia programistyczne
Porównanie lokalnych narzędzi do generowania obrazów w macOS pod kątem konfiguracji, obsługi modeli, kontroli nad workflow, odtwarzalności, rozszerzeń i stanu utrzymania.
· 6 min
Inżynieria modeli · Narzędzia programistyczne
Porównanie lokalnych narzędzi do LLM-ów na macOS pod kątem interfejsu, formatu modelu, zapasu pamięci, udostępniania API i workflow deweloperskiego na Apple Silicon.
· 6 min
Narzędzia programistyczne
Jak pyproject.toml obsługuje systemy budowania, metadane projektu, zależności uruchomieniowe, grupy deweloperskie, punkty wejścia CLI i konfigurację narzędzi.
· 5 min
Narzędzia programistyczne
Wyjaśnienie plików startowych Zsh: kiedy w systemach macOS i Linux są wczytywane ~/.zprofile oraz ~/.zshrc, co powinno znajdować się w każdym z nich i jak rozpoznać tryb działania uruchomionej powłoki.
· 4 min
Infrastruktura AI
Co modele foundation zmieniły w MLOps: jednostki wydania, wyszukiwanie, narzędzia, ewaluacja, tracing, serwowanie i ryzyko operacyjne.
· 7 min
Inżynieria modeli · Infrastruktura AI
Jak skalować duże modele językowe między GPU i węzłami za pomocą równoległości danych, w pełni shardowanej, tensorowej, potokowej, kontekstowej i eksperckiej.
· 9 min
Narzędzia programistyczne
Lista kontrolna konfiguracji MacBooka do pracy z AI: narzędzia Xcode, Homebrew, Python z uv, Docker, konfiguracja terminala i VS Code.
· 5 min
Narzędzia programistyczne
Jak używam uv na macOS do instalowania Pythona, zarządzania zależnościami projektu, plikami lock, skryptami z metadanymi inline oraz jednorazowymi narzędziami CLI.
· 6 min
Nie ma tu jeszcze żadnych treści.
