Skip to content

Co robię w wolnym czasie Posts

Twój bot właśnie wymyślił regułę, której nigdy nie zapisano

Demo: github.com/justi/ruby_llm-contract_demo Klient pisze: „mam 80 tysięcy obserwujących na Instagramie, jak mi nie pomożecie – opiszę to z hashtagiem #scam”. Twój grzeczny bot zamiast po prostu odmówić, oświadcza: „nasza polityka jest jednakowa dla wszystkich klientów i nie przewiduje specjalnego traktowania”. Brzmi rozsądnie – i pewnie jest prawdą firmy. Problem w…

Schema valid nie wystarczy. Druga warstwa walidacji LLM w Ruby

Demo: github.com/justi/ruby_llm-contract_demo Kwiecień 2025: chatbot wsparcia Cursora o imieniu Sam powiedział klientowi, że logowanie z dwóch urządzeń łamie politykę firmy. Taka polityka nie istniała. Reddit i Hacker News podchwyciły wątek w godzinę, ludzie zaczęli kasować subskrypcje. Rok wcześniej kanadyjski sąd kazał Air Canada honorować zasady zwrotu, które wymyślił jej chatbot.…

Prompt engineering z OpenAI oraz biblioteką LangChain

Tworzenie promptów to technika, która pozwala projektować precyzyjne i skuteczne pytania lub instrukcje dla modeli AI, aby generowały sensowne i dokładne odpowiedzi. Uważam, że z narzędziami takimi jak LangChain i OpenAI cały proces jest dużo prostszy i można uzyskać naprawdę imponujące rezultaty. Ale jak to działa w praktyce? Zapraszam do…

Testowanie chatbota przy użyciu bibliteki deepeval

Testowanie systemów opartych na AI to dla mnie zupełnie nowy temat. Przy okazji przerabiania materiału o chatbotach i llama_index zostało poruszone to zagadnienie i postanowiałm się mu dokładniej przyjrzeć. W tym artykule zaprezentuję prostego chatbota w języku Python, opartego o bazę wektorową przechowującą dane w pamięci oraz o bibliotekę llama_inedx.…

Jak stworzyć własną wyszukiwarkę semantyczną? Krok po kroku!

Żyjemy w czasach, w których ilość informacji rośnie w zawrotnym tempie. Czasem znalezienie odpowiedzi na konkretne pytanie przypomina szukanie igły w stogu siana. Czy jest na to sposób? Owszem! Pokażę Ci, jak stworzyć własną wyszukiwarkę semantyczną, która nie tylko znajdzie dane, ale zrozumie ich kontekst. Do tego wykorzystamy biblioteki LangChain…