Rag

Chunking to najbardziej niedoceniany hiperparametr w Retrieval ‑ Augmented Generation (RAG): czynnie określa, co LLM “widzi”, jak drogie staje się przetwarzanie, i ile miejsca w oknie kontekstu LLM zużywa się na odpowiedź.

Production-focused guide to building RAG systems: chunking, vector stores, hybrid retrieval, reranking, evaluation, and when to choose RAG over fine-tuning.

Hositing własny LLM daje kontrolę nad danymi, modelami i wnioskowaniem – jest to praktyczna droga do sukwerenności AI dla zespołów, przedsiębiorstw i krajów.

Ekosystem Python w tym miesiącu dominują Claude Skills oraz narzędzia do agentów AI. Ten przegląd analizuje najwyżej trendujące repozytoria Python na GitHubie.

Ekosystem Go nadal dynamicznie się rozwija, a tymiesięczny ranking najpopularniejszych projektów jest zdominowany przez infrastrukturę agentów AI. Niniejszy przegląd analizuje najpopularniejsze repozytoria Go na GitHubie w tym miesiącu.

Cognee to framework w Pythonie do budowania grafów wiedzy z dokumentów za pomocą LLM. Ale działa on z modelami samozhostowanymi?

Wybór najlepszego LLM dla Cognee wymaga zrównoważenia jakości budowania grafów, poziomu halucynacji i ograniczeń sprzętowych.
Cognee wyróżnia się w przypadku większych modeli o niskim poziomie halucynacji (32B+) poprzez Ollama, jednak opcje o średnich parametrach są odpowiednie dla prostszych konfiguracji.

Biblioteka Python Ollama zawiera obecnie natywne możliwości przeszukiwania sieci za pomocą Ollama. Wystarczy kilka linii kodu, aby wzbogacić Twoje lokalne modele LLM o bieżące informacje z sieci, co zmniejsza halucynacje i poprawia dokładność.

Wybór odpowiedniej bazy wektorowej może zadecydować o powodzeniu Twojej aplikacji RAG pod względem wydajności, kosztów i skalowalności. To kompleksowe porównanie obejmuje najpopularniejsze opcje w latach 2024-2025.

API wyszukiwania w internecie Ollama umożliwia wzbogacanie lokalnych modeli LLM o bieżące informacje z sieci. Ten przewodnik pokazuje, jak zaimplementować możliwości wyszukiwania w internecie w Go, od prostych wywołań API po w pełni rozbudowanych agentów wyszukiwania.

Lokalne uruchamianie LLM jest obecnie praktyczne dla deweloperów, startupów, a nawet zespołów korporacyjnych.
Ale wybór odpowiedniego narzędzia — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI lub innego — zależy od Twoich celów:

Demokratyzacja sztucznej inteligencji jest tuż przed nami. Dzięki otwartym modelom LLM takim jak Llama, Mistral i Qwen, które dorównują już modelom własnościowym, zespoły mogą budować potężną infrastrukturę AI na sprzęcie konsumenckim – drastycznie obniżając koszty, jednocześnie zachowując pełną kontrolę nad prywatnością danych i wdrożeniem.

Generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG) ewoluowało znacznie dalej niż proste wyszukiwanie podobieństwa wektorowego. LongRAG, Self-RAG i GraphRAG reprezentują w tych możliwościach stan najnowocześniejszy.

Optymalizacja tokenów to kluczowa umiejętność rozdziela efektywne kosztowo aplikacje LLM od eksperymentów pochłaniających budżet.

Konwersja HTML na Markdown to fundamentalna czynność w nowoczesnych przepływach pracy programistycznych, szczególnie przygotowując treści sieciowe do Large Language Models (LLM), systemów dokumentacji lub generatorów stron statycznych takich jak Hugo. Niniejszy przewodnik jest częścią naszego Narzędzi do Dokumentacji w 2026: Markdown, LaTeX, PDF i Pracy z Drukowaniem.

Ten przewodnik oferuje wszechstronny przegląd dostępnych Go SDK dla Ollama oraz porównuje ich zestaw funkcji.