AI Engineering
Aplikacje i systemy wewnętrzne, w których AI realnie zmienia wynik pracy — nie te, w których jest dodatkiem do prezentacji.
Zaczynamy od problemu, nie od modelu. Projektujemy architekturę, dobieramy modele, budujemy warstwę danych i kontrolę jakości odpowiedzi, a potem utrzymujemy to w produkcji: koszty, limity, obserwowalność, zachowanie przy błędach modelu.
Co obejmuje
- Aplikacje AI i narzędzia wewnętrzne
- Integracje LLM, RAG i wyszukiwanie po własnych danych
- Agenci i orkiestracja zadań tam, gdzie mają sens
- Kontrola jakości: dowody, ograniczenia, human-in-the-loop
- Architektura AI utrzymywalna w produkcji
