ostatnie wpisy
Jak ChatGPT, Perplexity i Gemini znajdują i oceniają źródła
13 kwietnia, 2026
Pipeline wyszukiwania w LLM: jak ChatGPT, Perplexity i Gemini znajdują, rerankują i cytują źródła — z konkretnymi sygnałami, które decydują o cytowaniach.
Retrieval vs generation: różnice między wyszukiwaniem AI a Google
9 kwietnia, 2026
Retrieval vs generation — jak działają dwie warstwy wyszukiwarki AI i czym różnią się od klasycznego Google. Konkretne sygnały i strategia dwukanałowa.
Architektura wyszukiwarki AI od query do odpowiedzi
3 kwietnia, 2026
Wyszukiwarka AI w 2026 to pipeline z 6 warstw: intent detection, query expansion, retrieval, reranking, synteza, post-processing. Rozkładamy każdą warstwę i pokazujemy, co robić.
10 trendów AI w marketingu, które zdefiniują 2026
3 kwietnia, 2026
Dziesięć trendów AI w marketingu, które zdefiniują 2026 — z konkretnymi liczbami, kosztami i planem adopcji dla zespołów.
RAG (Retrieval Augmented Generation) dla marketerów
26 marca, 2026
RAG dla marketerów — co to, jak działa, use-cases (support bot, search, personalizacja), stack, koszty, metryki. Plus MVP w 4h za 10 USD.
Chunkowanie treści: jak dzielić tekst pod retrieval
16 marca, 2026
Chunkowanie treści pod retrieval LLM: 4 strategie (fixed, sentence, paragraph, semantic), rozmiary, overlap, markery strukturalne, narzędzia.
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: chatbot B2B, który zamienił 30% zapytań w leady
1 marca, 2026
Case chatbot B2B: konwersja z 7,2% do 30,4% w 9 miesięcy, 186 SQL/mc, 42 kontrakty. Stack, budżet 136k PLN, iteracje promptu i błędy wdrożenia.
LLM grounding — co to jest i dlaczego ważne
19 lutego, 2026
LLM grounding - definicja, typy (RAG, tool use, web grounding), znaczenie dla SEO i AIO. Dlaczego grounding decyduje o cytowalności marki w ChatGPT, Perplexity i Gemini.