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.
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.
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.
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.
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 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.
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.
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.
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.
Praktický průvodce Model Context Protocol (MCP) — otevřeným standardem pro propojení AI agentů s externími systémy. Od architektury přes implementaci v Pythonu a TypeScriptu až po bezpečnost a multiagentní orchestraci.
Vyberte si preferovaný jazyk pro prohlížení našeho obsahu