/// BLOG

LOG: BLOG

Rozważania o kodzie, inteligencji i architektonicznych pustkach nowoczesnego webu.

2026-06-13

Pamięć agenta AI — jak sprawić, by chatbot i agent pamiętali użytkownika między sesjami

Kompletny przewodnik po pamięci agentów AI: dlaczego LLM jest bezstanowy, czym różni się pamięć robocza, epizodyczna, semantyczna i proceduralna, jak zarządzać oknem kontekstu przez kompresję i podsumowania, jak działają frameworki Mem0, Zep, Letta i LangMem, jak wdrożyć pamięć w kodzie i n8n oraz jak pogodzić ją z RODO.

15 min

2026-06-12

AI & Automatyzacja

Ollama, vLLM i self-hosted LLM — jak uruchomić lokalny model AI w firmie

Praktyczny przewodnik po samodzielnym hostingu modeli językowych: kiedy własny model opłaca się bardziej niż API OpenAI, jak skonfigurować Ollama na laptopie i vLLM na GPU serwerze, jakie GPU wybrać, jak podłączyć aplikacje przez OpenAI-compatible API i jak wdrożyć monitoring prywatnego LLM w produkcji.

14 min

Prompt injection i bezpieczeństwo aplikacji LLM — jak chronić chatboty, RAG i agentów AI

2026-06-11

AI & Automatyzacja

Prompt injection i bezpieczeństwo aplikacji LLM — jak chronić chatboty, RAG i agentów AI

Kompletny przewodnik po bezpieczeństwie aplikacji LLM: czym jest prompt injection bezpośredni i pośredni, czym jest lethal trifecta, jak zbudować 6 warstw obrony — od guardraili wejścia przez least privilege dla tool callingu po monitoring — z tabelą narzędzi, kodem middleware i checklistą wdrożeniową.

15 min

2026-06-09

AI & Automatyzacja

Fine-tuning LLM na danych firmy — kiedy warto, jak zacząć i czego unikać

Praktyczny przewodnik po fine-tuningu modeli językowych: kiedy wybrać FT zamiast RAG lub lepszego promptu, jak przygotować dane JSONL, QLoRA na RTX 4090 z Unsloth i jak ocenić, czy trening naprawdę poprawił model.

15 min

OpenAI vs Anthropic vs Gemini vs open-source — jak wybrać model LLM do swojej aplikacji?

2026-06-08

AI & Automatyzacja

OpenAI vs Anthropic vs Gemini vs open-source — jak wybrać model LLM do swojej aplikacji?

Praktyczny przewodnik po wyborze modelu LLM: kiedy OpenAI, kiedy Claude, kiedy Gemini, a kiedy open-source. Z tabelą porównawczą, drzewem decyzyjnym i kodem routera multi-model. Zaktualizowano czerwiec 2026: nowe modele GPT-4.1, Claude Opus 4.6, Gemini 3 Flash, Llama 4 Scout/Maverick, DeepSeek V3.2.

13 min

2026-06-07

AI & Automatyzacja

Jak pisać testy dla aplikacji AI? Piramida testów, złoty dataset i CI/CD dla LLM

Jak zaprojektować suite testów dla aplikacji LLM: testy jednostkowe z mockowaniem, integracyjne ze złotym datasetem, ewaluacja LLM-as-judge i bramka jakości w CI/CD. Z prawdziwym kodem Python i GitHub Actions.

14 min