Aplikacje LLM i systemy RAG

System RAG łączy model językowy z warstwą wyszukiwania dokumentów, dzięki czemu odpowiedzi powstają na podstawie rzeczywistego kontekstu, a nie wyłącznie parametrów modelu. W praktyce trzeba sprawdzić jakość danych wejściowych, sposób chunkowania, dobór embeddingów, konfigurację retrievera oraz sposób przekazywania źródeł do promptu. Przykładem jest pipeline, w którym parser dokumentów zapisuje treści do bazy wektorowej, a model generuje odpowiedź dopiero po pobraniu najlepiej dopasowanych fragmentów. Ten temat przerabiamy praktycznie na szkoleniu: Retrieval Augmented Generation (RAG) - systemy AI do wyszukiwania informacji (AI/RAG).

Bazy wektorowe różnią się sposobem indeksowania, możliwościami filtrowania, skalowaniem i wygodą integracji z frameworkami AI. Przy wyborze warto porównać obsługę metadanych, parametry wyszukiwania ANN, multi-tenancy, opóźnienia zapytań oraz łatwość wdrożenia w środowisku testowym i produkcyjnym. Przykładowo Qdrant dobrze sprawdza się w projektach z prostym API i filtrowaniem, a Weaviate bywa wybierane tam, gdzie liczy się szersza warstwa konfiguracyjna i rozbudowane scenariusze pracy z kolekcjami. Jeśli chcesz przećwiczyć to krok po kroku, zobacz: Od API LLM do Agent-RAG – budowa systemów RAG (AI/HYBRID-RAG).

Ocena embeddingów polega na sprawdzeniu, czy reprezentacje wektorowe rzeczywiście zbliżają semantycznie podobne treści i wspierają trafne wyszukiwanie. Warto zweryfikować metryki takie jak NDCG i MRR, jakość top-k wyników, wpływ chunkowania oraz stabilność wyników po zmianie modelu embeddingowego. Przykładem jest porównanie dwóch modeli embeddingów na tym samym zbiorze pytań referencyjnych i sprawdzenie, który model lepiej podnosi trafność dokumentów w pierwszych pozycjach rankingu. To jedno z zagadnień omawianych podczas szkolenia: Od API LLM do Agent-RAG – budowa systemów RAG (AI/HYBRID-RAG).

LangChain przyspiesza budowę aplikacji AI, ponieważ porządkuje pracę z promptami, pamięcią, retrieverami, agentami i integracjami z bazami danych. Własna integracja z API LLM daje zwykle większą kontrolę nad architekturą, kosztami, retry, streamingiem i walidacją odpowiedzi, dlatego warto ocenić poziom złożoności projektu oraz wymagania produkcyjne. Przykładem może być prosty chatbot dokumentowy uruchomiony w LangChain, który później zespół przepisuje na lżejszy kod oparty bezpośrednio o API z powodu wymagań wydajnościowych. Wersję warsztatową (z konfiguracją i przykładami) znajdziesz w programie szkolenia: Budowanie aplikacji opartych na AI z wykorzystaniem biblioteki Langchain (AI/LANGCHAIN).

Hybrydowe wyszukiwanie łączy dopasowanie wektorowe z kryteriami leksykalnymi, metadanymi albo relacjami grafowymi, aby poprawić trafność odpowiedzi w złożonych zapytaniach. Należy sprawdzić, czy problem wynika z niedokładnych embeddingów, zbyt szerokiego top-k, słabego filtrowania lub braku drugiego etapu sortowania wyników przez reranker. Przykładem jest system Q&A, w którym retriever pobiera dokumenty semantycznie podobne, a reranking przesuwa wyżej te fragmenty, które zawierają dokładne pojęcia techniczne i właściwy kontekst domenowy. Dokładnie ten zestaw narzędzi i workflow ćwiczymy podczas szkolenia: Od API LLM do Agent-RAG – budowa systemów RAG (AI/HYBRID-RAG).

Szkolenia z tej podkategorii skierowane są do zespołów technicznych, które budują aplikacje oparte na modelach językowych, wyszukiwaniu semantycznym i automatyzacji pracy z dokumentami. Najwięcej korzystają programiści backend, AI engineerzy, data scientisty, architekci systemów oraz zespoły rozwijające chatboty, asystentów Q&A i agentów AI dla środowisk produkcyjnych. Przykładem są projekty, w których trzeba połączyć API modeli, bazę wektorową, monitoring odpowiedzi i proces wdrożenia do kontenerów lub klastra. Ten temat przerabiamy praktycznie na szkoleniu: Budowanie aplikacji opartych na AI z wykorzystaniem biblioteki Langchain (AI/LANGCHAIN).