Vektorové databáze pro RAG v roce 2026: Qdrant vs Pinecone vs Weaviate vs Milvus vs pgvector
Detailní srovnání 5 vektorových databází pro RAG 2026: latence, cena, recall, hybridní search a Python příklad s Qdrant a OpenAI embeddings.
Nejnovější Články
LangGraph v Pythonu: Stavová workflow pro AI agenty s checkpointing a podmíněným větvením
Kompletní průvodce LangGraph 2026: ReAct agenti, human-in-the-loop, checkpointing přes SQLite/Postgres, streamování a subgrafy. S funkčním Python kódem.
Sémantické cachování LLM v Pythonu: Snižte náklady o 40-70 % pomocí Redis a embeddings
Praktický průvodce produkční sémantickou cache pro LLM v Pythonu. Dvouvrstvá architektura s Redis a embeddings, ladění similarity threshold, monitoring false positive rate a reálné case studies s úsporou 40-70 %.
Paměť pro AI agenty v Pythonu: Průvodce frameworky Mem0, Letta a LangMem
Jazykové modely nemají paměť — každý dotaz zpracovávají od nuly. Naučte se přidat perzistentní paměť do AI agentů v Pythonu pomocí frameworků Mem0, Letta a LangMem. Praktické příklady kódu a srovnání pro produkci.
Strukturované výstupy z LLM v Pythonu: Průvodce Instructor, Pydantic a nativními API
Jak z jazykových modelů získat spolehlivá, typově bezpečná strukturovaná data? Praktický průvodce knihovnou Instructor, Pydantic validací a nativními API od OpenAI a Anthropic — s reálnými příklady v Pythonu.
Observabilita LLM aplikací v Pythonu: Průvodce trasováním a monitoringem s Langfuse
Naučte se implementovat observabilitu LLM aplikací v Pythonu pomocí Langfuse. Od trasování a monitoringu přes správu promptů až po evaluaci kvality — praktický průvodce s fungujícími příklady kódu a best practices pro produkci.
Testování a evaluace LLM aplikací v Pythonu: Praktický průvodce DeepEval
Naučte se systematicky testovat výstupy LLM aplikací v Pythonu pomocí frameworku DeepEval. Od metrik jako GEval a Answer Relevancy přes evaluaci RAG pipeline až po integraci do CI/CD — vše s funkčními příklady kódu.
Guardrails pro LLM v Pythonu: Jak zabezpečit AI aplikace v produkci
Naučte se implementovat guardrails pro LLM aplikace v Pythonu. Praktické příklady ochrany proti prompt injection, anonymizace PII a zabezpečení AI systémů pomocí LLM Guard, Guardrails AI a NeMo Guardrails.
Function Calling a Tool Use u LLM: Praktický průvodce implementací v Pythonu
Function calling umožňuje LLM volat externí funkce a API. Praktický průvodce implementací v Pythonu s OpenAI Responses API i Claude API — paralelní volání, structured outputs, error handling a best practices pro produkční nasazení.
Pokročilý prompt engineering v roce 2026: Od Chain-of-Thought po automatickou optimalizaci promptů
Kompletní průvodce pokročilým prompt engineeringem v roce 2026. Chain-of-thought, strukturované výstupy, ReAct, Tree of Thoughts, automatická optimalizace s DSPy a evaluace pomocí LLM-as-a-Judge — vše s praktickými příklady v Pythonu.
Pokročilé RAG pipeline v roce 2026: Hybridní vyhledávání, GraphRAG a agentní architektury
Kompletní průvodce pokročilými RAG technikami v roce 2026: hybridní retrieval s BM25 a vektory, reranking cross-encodery, sémantický chunking, GraphRAG, agentní architektury (CRAG) a evaluace s RAGAS. S praktickými příklady v Pythonu.
Multi-agentní AI systémy: Průvodce orchestrací, vzory a frameworky (2026)
Praktický průvodce multi-agentními AI systémy pro rok 2026 — návrhové vzory (Supervisor, Router, Hierarchický), frameworky CrewAI, LangGraph a AutoGen, komunikační protokoly MCP a A2A. S příklady v Pythonu a tipy pro produkční nasazení.
Čtěte ve Svém Jazyce
Vyberte si preferovaný jazyk pro prohlížení našeho obsahu
English
EnglishEspañol
SpanishDeutsch
German日本語
JapaneseFrançais
FrenchPortuguês
PortugueseРусский
RussianItaliano
ItalianNederlands
DutchPolski
PolishTürkçe
Turkish中文
ChineseTiếng Việt
VietnameseČeština
Czechفارسی
PersianBahasa Indonesia
Indonesian한국어
KoreanУкраїнська
UkrainianMagyar
Hungarianالعربية
ArabicSvenska
SwedishRomână
RomanianΕλληνικά
GreekDansk
DanishSuomi
Finnishעברית
HebrewSlovenčina
Slovakไทย
ThaiБългарски
BulgarianHrvatski
Croatian