Agenty tworzą użyteczny kod szybko wtedy, gdy projekt jest prosty, opisany i przewidywalny. Rails pomaga, bo ma mocne konwencje. MongoDB pomaga, gdy dane już istnieją i aplikacja nie potrzebuje migracji SQL. Główna zasada zostaje ta sama: KISS. Complexity jest wrogiem. README Jako Źródło Prawdy Najlepsza optymalizacja pod agenty jest też dobrą dokumentacją dla ludzi: krótki… czytaj więcej
LLM
Szybkie generowanie kodu z agentami, Rails i MongoDB
RAG w praktyce: antywzorce, dobre wzorce i dlaczego prostota wygrywa
Retrieval-Augmented Generation (RAG) obiecuje połączenie wiedzy z zewnętrznych źródeł z możliwościami modeli językowych. W teorii brzmi to prosto: znajdź właściwe dane, przekaż je modelowi i wygeneruj odpowiedź. W praktyce wiele wdrożeń kończy się rozczarowaniem. Problem najczęściej nie leży w modelu ani w bazie wektorowej. Problemem jest nadmierna złożoność. Jedna z najważniejszych lekcji wyniesionych z projektów… czytaj więcej
Dlaczego firmy Adwokackie potrzebują własnego LLM/RAG
Branża prawna stoi przed wyzwaniem cyfrowej transformacji. Generatywne modele AI oferują ogromny potencjał, od automatyzacji analizy dokumentów po wsparcie w przygotowaniu opinii prawnych. Jednak standardowe rozwiązania, takie jak ChatGPT czy publiczne modele, niosą ze sobą ryzyko, które firmy prawnicze nie mogą sobie pozwolić. Własny prywatny system LLM/RAG to odpowiedź na te wyzwania. Dlaczego Warto Inwestować… czytaj więcej