Porovnanie štyroch najpoužívanejších vektorových databáz v roku 2026: Pinecone, Weaviate, Qdrant a Chroma. Benchmarky, ceny, kvantizácia a praktický Python príklad s Qdrantom pre RAG aplikácie.
Naučte sa systematicky testovať a hodnotiť LLM aplikácie, RAG pipeline a AI agentov pomocou DeepEval a RAGAS. Praktický sprievodca s fungujúcimi príkladmi kódu, CI/CD integráciou a produkčným monitoringom.
Context engineering je kľúčová disciplína pre budovanie spoľahlivých AI systémov. Naučte sa štyri stratégie — Write, Select, Compress a Isolate — s praktickými príkladmi v Pythone. Pochopte rozdiel medzi context a prompt engineering.
Praktický sprievodca fine-tuningom veľkých jazykových modelov pomocou LoRA a QLoRA. Naučte sa krok za krokom dotrénovať LLM na vlastnom datasete s minimálnymi nákladmi — vrátane DoRA, Unsloth a najnovších techník roku 2026.
![Model Context Protocol (MCP): Kompletný sprievodca štandardom pre prepojenie AI s nástrojmi [2026]](/images/articles/model-context-protocol-mcp-complete-guide-ai-tools-integration-2026.png)
Model Context Protocol (MCP) je otvorený štandard pre prepojenie AI s nástrojmi. Prejdite si architektúru, implementáciu serverov v Pythone a TypeScripte, integráciu s LangChain, bezpečnosť a produkčné nasadenie.
![Multi-agentné AI systémy: Kompletný sprievodca orchestráciou inteligentných agentov [2026]](/images/articles/multi-agent-ai-systems-orchestration-guide-2026-sk.png)
Kompletný sprievodca budovaním multi-agentných AI systémov v roku 2026. Od orchestračných vzorov cez porovnanie frameworkov LangGraph, CrewAI a AutoGen až po produkčné vzory vrátane odolnosti, monitorovania a bezpečnosti.
![Ako vybudovať Agentic RAG pipeline: Praktický sprievodca s kódom [2026]](/images/articles/how-to-build-agentic-rag-pipeline-complete-practical-guide-2026.png)
Kompletný sprievodca budovaním Agentic RAG pipeline s LangGraph. Od architektúry samokorekčných agentov po produkčný kód s hybridným vyhľadávaním a kontrolou halucinácií.