Praktični vodič za function calling u 2026: kako dizajnirati JSON Schemu, kada uključiti paralelno pozivanje alata i kako evaluirati agente prije produkcije, s primjerima za OpenAI i Claude.
Praktični vodič kroz postavljanje LiteLLM proxyja kao produkcijskog LLM gatewaya: Docker setup, model groupovi, fallback strategije, virtualni ključevi s budžetima, opservabilnost i semantic caching.
Praktični vodič za izgradnju LLM eval cjevovoda u 2026.: DeepEval za jedinične testove, RAGAS za RAG metrike, Langfuse za online tragove, plus CI gating pragovi i sintetički testovi.
Praktični vodič za izgradnju MCP servera u Pythonu s FastMCP okvirom: Tools, Resources, Prompts, Streamable HTTP transport, OAuth 2.1 autentikacija i sigurnost u produkciji.
Kako u 2026. dobiti pouzdane strukturirane izlaze iz LLM-ova: OpenAI strict mode, Pydantic sheme, Instructor biblioteka, Anthropic Tool Use, validacija i produkcijski obrasci s radnim Python primjerima.
Kako prompt caching u Claude API-ju smanjuje troškove do 90% i latenciju do 85%. Praktični vodič s Python primjerima, TTL strategijom i workspace izolacijom iz veljače 2026.
Praktični vodič za A2A (Agent2Agent) protokol u Pythonu — od Agent Card i Task životnog ciklusa, preko usporedbe s MCP-om, do implementacije servera i klijenta s primjerima za Google ADK i FastA2A.
Naučite kako implementirati dugoročnu memoriju za AI agente u Pythonu koristeći Mem0. Praktični vodič s primjerima koda, arhitekturnim obrascima i usporednom analizom Mem0, Zep i Letta okvira za memoriju agenata u 2026.
Naučite kako implementirati zaštitne ograde za AI agente koristeći NeMo Guardrails, Guardrails AI i OpenAI Agents SDK. Praktični vodič s primjerima koda za višeslojnu sigurnost i kontrolu AI agenata u produkciji.
Praktični vodič za fino podešavanje velikih jezičnih modela u 2026. Obuhvaća LoRA, QLoRA, pripremu podataka, evaluaciju i produkcijsku primjenu — s konkretnim primjerima koda za Hugging Face i OpenAI ekosustave.
Praktičan vodič kroz napredne tehnike inženjeringa promptova u 2026. — lanac misli, stablo misli, ReAct, strukturirani izlazi i agentičko promptiranje s primjerima koda za produkcijske AI sustave.
Praktičan vodič za izgradnju RAG sustava — od strategija segmentiranja i vektorskih baza, preko hibridnog dohvata s ponovnim rangiranjem, do naprednih arhitektura poput Self-RAG i Corrective RAG, uključujući evaluaciju i produkcijske beste prakse.
Odaberite željeni jezik za istraživanje našeg sadržaja