Treści o Retrieval-Augmented Generation: indeksowaniu wiedzy, retrievalu, rerankingu, groundingu i poprawie jakości odpowiedzi opartych na danych.
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.
Tokeny, context window i koszt LLM to nie detal billingowy, tylko centralna czesc architektury systemu, ktory ma byc szybki, trafny i oplacalny.
Jak AI Engineer powinien łączyć PostgreSQL, MongoDB, Redis i bazy wektorowe? Praktyczny przewodnik po SQL, NoSQL, retrievalu i architekturze danych.
Praktyczny przewodnik po bezpieczeństwie AI i cybersecurity w systemach LLM, agentach i RAG, od prompt injection i data leakage po guardrails, sekrety i compliance.
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.
Praktyczny przewodnik po metrykach RAGAS i ewaluacji RAG-a: faithfulness, answer relevancy, context precision i context recall bez hype’u.
Jak mierzyć jakość RAG-a bez vibe checków? Praktyczne wyjaśnienie faithfulness, answer relevancy, context precision i context recall oraz tego, jak czytać wyniki RAGAS.
