Prompt caching pro LLM v roce 2026: Průvodce Anthropic, OpenAI a Google Gemini v Pythonu
Praktický průvodce prompt cachingem u Anthropic, OpenAI a Google Gemini v Pythonu. Kolik reálně ušetří, jak nastavit TTL a jak měřit cache hit rate v produkci.
Nejnovější Články
Parsování PDF pro RAG 2026: Docling vs LlamaParse vs Unstructured vs Marker
Detailní srovnání čtyř PDF parserů pro RAG pipeline v roce 2026: Docling, LlamaParse, Unstructured a Marker. Python kód, benchmarky přesnosti tabulek a rozhodovací strom pro výběr parseru podle objemu a typu dokumentů.
Model Context Protocol (MCP) v Pythonu: Postavte MCP server pro Claude (2026)
Praktický návod, jak v Pythonu postavit MCP server pro Claude. Pokrývá FastMCP SDK, stdio i Streamable HTTP transport, připojení do Claude Desktopu, bezpečnost a debugging přes MCP Inspector.
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.
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.
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