ostatnie wpisy
RAG — Retrieval Augmented Generation wyjaśnione
3 marca, 2026
RAG (Retrieval Augmented Generation): definicja, architektura, komponenty, wybór vs fine-tuning, chunking, optymalizacja dla SEO/AIO, wdrożenia enterprise.
Case: personalizacja B2B z RAG — wyniki po 6 miesiącach
10 lutego, 2026
Case RAG personalizacja B2B w SaaS legaltech: wyniki po 6 mies. - MQL-SQL 18%-34%, cykl -31%, +1,7 mln ARR. Architektura, koszty, lekcje.
Jak zbudować własną wyszukiwarkę RAG na stronie
4 lutego, 2026
Wyszukiwarka RAG na stronie - architektura referencyjna, wybór modeli, prompt systemowy, ochrona przed halucynacjami, koszty, 4-tygodniowy plan wdrożenia MVP.
Semantic search w help center: stack 2026
1 lutego, 2026
Semantic search w help center w 2026 - stack referencyjny: embeddingi, baza wektorowa, reranker, hybryda keyword+semantic. Koszty, plan wdrożenia, case ROI.
Embeddings i vector databases: wybór dla marketingu
1 lutego, 2026
Embeddings i vector databases dla marketingu w 2026 - porównanie modeli (OpenAI, Voyage, Cohere), baz (Pinecone, Qdrant, Weaviate), scenariusze, koszty, case ROI.
Hybrid search: keyword + semantic w jednym
1 lutego, 2026
Hybrid search: keyword BM25 + semantic embeddings w jednym zapytaniu. RRF, konfiguracja w Weaviate/Pinecone/Qdrant, case +12 pp recall, 5 najczęstszych błędów.