Poradniki
Podstawy AI
Jak działa sztuczna inteligencja, czym jest model językowy i dlaczego potrafi się mylić.
- Jak działa sztuczna inteligencja — bez magii. Przewodnik dla początkujących Jak działa AI i modele językowe: uczenie z danych, tokeny, trening i przewidywanie, skąd biorą się błędy i jak z tego korzystać w praktyce. Bez żargonu.
- LLM — co to jest duży model językowy i jak działa (wyjaśnienie od podstaw) Czym jest LLM (duży model językowy): jak powstaje, czym są parametry i dostrajanie, modele otwarte i zamknięte, ograniczenia i jak wybrać model do zadania.
- Tokeny i okno kontekstowe — co to jest, ile kosztują i dlaczego więcej nie zawsze znaczy lepiej Czym są tokeny i okno kontekstowe w modelach AI, jak się je liczy, ile kosztują, jakie są dziś limity i jak pracować z długimi dokumentami bez utraty jakości.
- Halucynacje AI — czym są, skąd się biorą i jak ich unikać (praktyczny przewodnik) Czym są halucynacje AI, dlaczego modele zmyślają, kiedy ryzyko jest największe i jak je ograniczać — checklista dla użytkowników i techniki dla zespołów.
- Fine-tuning vs RAG vs prompt — kiedy co wybrać, żeby model robił to, czego chcesz Prompt, RAG czy fine-tuning? Porównanie kosztów, czasu i efektów, drzewo decyzji i aktualna dostępność fine-tuningu u OpenAI i Anthropic (wrzesień 2026).
Prompt engineering i nauka
Jak pisać polecenia, jak się uczyć AI i jakich błędów unikać.
- Prompt engineering: kompletny przewodnik (po polsku) Prompt engineering od podstaw: czym jest, zasady dobrego promptu, techniki i częste błędy. Praktyczny przewodnik po polsku dla każdego.
- 10 najczęstszych błędów w korzystaniu z AI (i jak ich unikać) 10 błędów, przez które AI zawodzi: od ślepej wiary w odpowiedzi i danych poufnych w promptach po złe narzędzie i brak iteracji. Z praktycznymi antidotami.
- Prompt engineering dla zaawansowanych — techniki, które realnie podnoszą jakość Few-shot, chain-of-thought, dekompozycja, structured output, samokrytyka i parametry — techniki promptowania dla zaawansowanych z przykładami i pułapkami.
- Ścieżka nauki AI od zera — co i w jakiej kolejności (plan na 30 dni) Plan nauki AI od zera w 5 etapach na ok. 30 dni: praktyka z asystentem, kluczowe pojęcia, promptowanie, narzędzia pod Twoją rolę i pierwsza automatyzacja.
- Jak pisać dobre prompty — 10 zasad z przykładami Dziesięć praktycznych zasad pisania skutecznych promptów do AI, z przykładami przed/po. Poradnik po polsku dla początkujących i biznesu.
Agenci AI — wyjaśnienia i how-to
Praktyczne materiały o budowie i wdrażaniu agentów.
- „Graph engineering” — nowa dyscyplina czy nowa nazwa? GraphRAG i grafy wiedzy bez hype’u Skąd się wziął termin „graph engineering”, co naprawdę oznacza, gdzie GraphRAG wygrywa ze zwykłym RAG-iem, a gdzie przegrywa — z liczbami z niezależnych badań.
- Jev od TypeSafe AI: co to jest System One Model i po co agentom AI Jev od TypeSafe AI: czym jest System One Model, jak działają Choice/Score/Noul, ile kosztuje i kiedy ma sens w agentach AI zamiast klasycznego LLM.
- Agenci AI w obsłudze klienta — zastosowania, narzędzia i granice automatyzacji Gdzie agent AI realnie pomaga w obsłudze klienta, jakie są typy wdrożeń, ryzyka (halucynacje, eskalacje) i jak zacząć od jednego procesu zamiast rewolucji.
- Bezpieczeństwo i kontrola agentów AI — guardrails w praktyce Jak kontrolować agentów AI: minimalne uprawnienia, obrona przed prompt injection, human-in-the-loop, limity i audyt. Praktyczna checklista przed wdrożeniem.
- RAG w praktyce — jak dać agentowi AI dostęp do własnej wiedzy (krok po kroku) Praktyczny przewodnik po RAG: architektura, 6 kroków wdrożenia od dokumentów po ewaluację, najczęstsze błędy (chunking, retrieval) i kiedy RAG bije fine-tuning.
- Systemy multi-agent — jak agenci AI współpracują i kiedy to ma sens Czym są systemy multi-agent: wzorce współpracy (orkiestrator, pipeline, debata), zalety, koszty i pułapki. I kiedy jeden agent w zupełności wystarczy.
- Czym jest agent AI? Prosty przewodnik dla początkujących Agent AI wyjaśniony od zera: czym jest, czym różni się od czatu, prosty przykład i kiedy go używać. Bez żargonu, z linkami do pojęć.
- Jak zbudować pierwszego agenta AI — krok po kroku Praktyczny samouczek: jak zbudować pierwszego agenta AI w pięciu krokach — od wyboru modelu i narzędzi po kontrolę i testy.