rag

Artykuł wyjaśnia, czym różni się RAG od agenta AI i dlaczego te pojęcia często się mylą. Dowiesz się, kiedy wystarczy system odpowiedzi na podstawie dokumentów, a kiedy potrzebny jest agent wykonujący działania w narzędziach.

LangChain, LangGraph, LangSmith i LangFlow tworzą spójny ekosystem do budowy dojrzałych aplikacji AI. Dowiedz się, kiedy użyć którego narzędzia, jak sterować agentem, testować jakość i szybciej prototypować przepływy.

LangFlow to wizualny kreator aplikacji AI i agentów. Zamiast pisać kod, łączysz komponenty w flow: input, prompt, model, dane, narzędzia, pamięć i output. Artykuł pokazuje jak to działa i dlaczego ułatwia prototypowanie.

Cloudflare udostępnił endpoint /crawl w Browser Rendering, który pozwala przeszukać całą witrynę jednym wywołaniem API. Narzędzie respektuje robots.txt, Content Signals i limity, a wyniki zwraca jako HTML, Markdown lub JSON.

LangChain, LangGraph, Flowise, Langflow, n8n i Make wyglądają podobnie, ale stoją za nimi różne podejścia. Artykuł pokazuje podział na automatyzację procesów, wizualne aplikacje AI i frameworki dla developerów oraz podpowiada, co wybrać.

Firmowe wdrożenia RAG wymagają transferu dokumentów, zapytań i odpowiedzi — a to rodzi ryzyko wycieku. Artykuł pokazuje architekturę Google Cloud, w której cały ruch odbywa się po prywatnych IP, bez publicznego internetu.

Lista 10 modeli z Hugging Face, które lepiej niż „duży chatbot„ wspierają automatyzacje: embeddingi do wyszukiwania semantycznego, klasyfikacja i NER, moderacja obrazów, lekkie CV na edge oraz modele do tagowania i wyszukiwania audio.

DGX Spark to "biurkowy" komputer AI na superchipie GB10 Grace Blackwell z 128 GB pamięci UMA. Artykuł omawia zastosowania do LLM/RAG/wideo, benchmarki, ceny w Polsce, kanały zakupu oraz ograniczenia architektury.