Agentní RAG chatbot 7) Síla vztahů a praktický průvodce implementací GraphRAG
V minulých dílech jsme optimalizovali výkon a náklady. Nyní se vrátíme k samotnému jádru inteligence našeho systému. Kdybych měl vybrat jednu jedinou technologii, která v posledním roce posunula hranice toho, co AI dokáže v byznysu, byl by to GraphRAG. Představte si, že čtete detektivku. Běžný RAG systém (vektorové vyhledávání) je jako čtenář, který si pamatuje […]
Agentní RAG chatbot 6) Pokročilá optimalizace výkonu a nákladů
V minulém díle jsme udělali klíčové rozhodnutí, kterým jsme vybrali náš hlavní motor, tedy jazykový model (LLM). Ukázali jsme si také první optimalizaci, inteligentní routing, kde jsme pomocí klasifikačního agenta srazili náklady na provoz až o 60 % tím, že jsme přestali používat drahý model na jednoduché úkoly. Tím ale optimalizace zdaleka nekončí. Nyní se […]
Agentní RAG chatbot 5) Výběr správného motoru a strategie pro volbu LLM
Máme data, databázi, vyladěnou relevanci i perfektní system prompt. Náš digitální expert je připraven, ale chybí mu to nejdůležitější, a to mozek. Tím mozkem je velký jazykový model (LLM). Volba správného modelu není jen o tom vybrat ten nejnovější nebo ten největší. Je to komplexní strategické rozhodnutí, které musí vybalancovat výkon, cenu, rychlost a specifické […]
Agentní RAG chatbot 4) Jak napsat perfektní system prompt
V předchozích dílech jsme postavili robustní datové základy a naučili náš systém efektivně vyhledávat relevantní informace. Nyní je čas vdechnout mu život. Musíme definovat jeho osobnost, jeho cíle a pravidla, kterými se bude řídit. Vstupujeme do světa system prompt engineeringu. Představte si, že do svého týmu přijímáte nového, extrémně talentovaného, ale naprosto nepopsaného kolegu. Má […]
Agentní RAG chatbot 3) Umění relevance a ladění RAG
V prvních dvou dílech jsme si připravili kvalitní data a vybrali robustní databázi. Položili jsme základy. Nyní přichází ta nejdůležitější a nejkomplexnější fáze. Musíme náš RAG systém naučit v těchto datech přemýšlet. Musíme ho naučit odlišit podstatné od nepodstatného, signál od šumu. Vstupujeme do světa ladění relevance. Představte si, že máte k dispozici toho nejlepšího […]
Agentní RAG chatbot 2) Výběr a architektura databáze
V prvním díle jsme si ukázali, jak z datového chaosu vytvořit pevné, ocelobetonové základy pro náš systém. Nyní před námi stojí další klíčové architektonické rozhodnutí. Kam tyto perfektně připravené a strukturované znalosti uložíme? Volba databáze není jen technický detail. Je to rozhodnutí, které definuje samotnou inteligenci a schopnosti vašeho budoucího AI asistenta. Knihovna vědění: Kartotéka, […]
Agentní RAG chatbot 1) Strategie zpracování dat pro graphRAG
Představte si, že stavíte mrakodrap. Můžete mít ten nejlepší architektonický plán na světě, nejšikovnější dělníky a nejdražší materiály. Ale pokud se rozhodnete stavět na nestabilním, bažinatém podloží, celý projekt je odsouzen k neúspěchu. Dříve či později se objeví praskliny a celá stavba se zhroutí. Proč je 80 % úspěchu AI projektu skryto v datech V […]
Seriál Agentní RAG chatbot: Kompletní průvodce architekturou graphRAG a AI agentních systémů
Nejcennějším aktivem vaší firmy nejsou budovy ani stroje. Je to vaše kolektivní know-how. Jsou to desítky let zkušeností, tisíce dokumentů, interní směrnice, vítězné obchodní strategie a expertní znalosti vašich nejlepších lidí. Problém? Většina tohoto bohatství je nedostupná. Je zamčená v PDF souborech, e-mailových konverzacích a v hlavách klíčových zaměstnanců. A přesně to řeší RAG systém […]
Většina firemních AI chatbotů je k ničemu. Postavil jsem řešení, které funguje
V posledním roce se téměř každá firma pokusila postavit vlastního AI chatbota nad svými daty. Výsledek? Většinou zklamání. Chatboti si vymýšlejí, odpovídají obecně, nebo nedokážou najít klíčové informace. Problém není v AI, ale ve špatné architektuře. Ostatně někteří už i volají po návratu lidí místo chatbotů, i přes špatnou zkušenost s některými lidskými operátory. Představte […]
