Materiały dla AI Engineerów o budowie aplikacji opartych na LLM, RAG, narzędziach, ewaluacji i infrastrukturze produkcyjnej.
Copilot, Cursor, Claude Code i MCP nie rozwiazuja tego samego problemu: roznia sie sposobem pracy na kodzie, kontekscie, narzedziach i ryzyku zmian.
Generative AI i LLM nie sa jednym magicznym produktem, tylko rodzina wzorcow, ktore trzeba osadzic w danych, architekturze i realnym procesie biznesowym.
Jak wybrać AWS, Azure i GCP w pracy AI Engineera? Praktyczne porównanie chmury pod modele, dane, RAG, agentów, koszt i bezpieczeństwo.
Praktyczny przewodnik po bezpieczeństwie AI i cybersecurity w systemach LLM, agentach i RAG, od prompt injection i data leakage po guardrails, sekrety i compliance.
Data Engineering i Big Data w pracy AI Engineera to nie hydraulika w tle, tylko warstwa, która decyduje o jakości pipeline’ów, feature’ów, embeddingów i świeżości danych w produkcie AI.
Prompt engineering w praktyce AI Engineera to nie zestaw sztuczek do czata, tylko projektowanie instrukcji, kontekstu i kontraktów wyjścia, które stabilizują odpowiedzi i ograniczają prompt injection.
Jak AI Engineer powinien łączyć warsztat techniczny z product thinking, ROI, stakeholder communication i realnym kontekstem biznesowym.
Praktyczny przewodnik po metrykach RAGAS i ewaluacji RAG-a: faithfulness, answer relevancy, context precision i context recall bez hype’u.
Jak naprawdę działają AI agents i agentic systems: ReAct, tool calling, pętle działania, orkiestracja, HITL, checkpointing i MCP bez hype’u.
LLM Engineering w praktyce: jak dobierać modele, liczyć tokeny, projektować integracje API i mierzyć jakość, koszt oraz niezawodność systemów AI.
