Treści o sztucznej inteligencji w praktyce: modele, narzędzia, zastosowania biznesowe oraz wdrożenia AI w produktach i zespołach.
Wybor AWS albo Azure pod AI nie powinien zaczynac sie od marketingu, tylko od mapy danych, bezpieczenstwa, workflowu i kosztu calego systemu.
Observability i governance sa normalna warstwa operacyjna AI: bez nich nie da sie uczciwie mierzyc jakosci, kosztu, ryzyka i powodow porazek systemu.
Dobry RAG to nie sama baza wektorowa, tylko architektura laczaca chunking, metadane, hybrid retrieval, reranking i kontrole swiezosci wiedzy.
AI System Architecture nie polega na podpietiu modelu do backendu, tylko na rozdzieleniu odpowiedzialnosci miedzy model, retrieval, narzedzia, walidacje i governance.
Copilot, Cursor, Claude Code i MCP nie rozwiazuja tego samego problemu: roznia sie sposobem pracy na kodzie, kontekscie, narzedziach i ryzyku zmian.
AI SDLC daje wartosc wtedy, gdy skraca petle poznawcza i poprawia delivery, a nie wtedy, gdy tylko dokleja model do procesu bez guardraili i ewaluacji.
Generative AI i LLM nie sa jednym magicznym produktem, tylko rodzina wzorcow, ktore trzeba osadzic w danych, architekturze i realnym procesie biznesowym.
OPS5 to jezyk regul produkcyjnych z Carnegie Mellon, fundament systemow ekspertowych lat 80. Deklaratywne reguly i transformacja faktow.
Fril to fuzzy logic, ktora wyprzedzila swoje czasy. Logika rozmyta w programowaniu sprzed ery AI.
Prolog to jezyk, ktory mysli za Ciebie. Programowanie logiczne, silnik wnioskowania i AI.
