Analityk

  RAG (Retrieval-Augmented Generation) a inżynieria promptów (Prompt engineering) – notatka Generowanie wspomagane wyszukiwaniem (Retrieval-Augmented Generation – RAG) oraz inżynieria promptów (Prompt engineering) to dwa najczęściej stosowane sposoby poprawy jakości odpowiedzi generowanych przez duże modele językowe (Large Language Models – LLM) . Chociaż oba podejścia mają ten sam cel – uzyskanie trafniejszych i bardziej użytecznych odpowiedzi – działają w odmienny sposób. Dodatkowym rozwiązaniem jest dostrajanie modelu (Fine-tuning) , które zmienia parametry modelu poprzez jego ponowne trenowanie na specjalistycznych danych. Inżynieria promptów (Prompt engineering) polega na tworzeniu precyzyjnych instrukcji dla modelu językowego. Odpowiednio skonstruowany prompt określa rolę modelu, kontekst, oczekiwany format odpowiedzi oraz poziom szczegółowości. W praktyce wykorzystuje się techniki takie jak nadawanie roli (Role prompting) , podawanie przykładów (Few-shot prompting) czy ...

  Zaawansowane techniki RAG (Advanced RAG techniques) służą zwiększeniu jakości systemów generowania wspomaganego wyszukiwaniem (Retrieval-Augmented Generation – RAG) poprzez optymalizację procesu wyszukiwania informacji, przygotowania kontekstu oraz generowania odpowiedzi. Ich celem jest ograniczenie szumu informacyjnego, poprawa trafności wyszukiwanych dokumentów oraz zmniejszenie liczby halucynacji modeli językowych ( Large Language Models – LLM ). Jedną z podstawowych metod jest dzielenie tekstu na fragmenty (Text chunking) . Polega ono na podziale dokumentów na mniejsze części ( chunks ), które są łatwiejsze do indeksowania i wyszukiwania. Zwykłe dzielenie (Simple chunking) wykorzystuje fragmenty o stałej długości, natomiast dzielenie semantyczne (Semantic chunking) grupuje zdania o podobnym znaczeniu. Najbardziej zaawansowaną metodą jest dzielenie oparte na modelu językowym (Language model-based chunking) , w którym model LLM sam wyznacza logiczne granice fragmentów. Kole...

    W systemach generowania wspomaganego wyszukiwaniem (Retrieval-Augmented Generation – RAG) wybór sposobu przechowywania i wyszukiwania informacji ma kluczowe znaczenie dla jakości generowanych odpowiedzi. Dwa najczęściej stosowane rozwiązania to graf wiedzy (Knowledge graph) oraz baza danych wektorowych (Vector database) . Chociaż oba wspierają proces wyszukiwania informacji, działają w odmienny sposób i znajdują zastosowanie w różnych scenariuszach. Graf wiedzy (Knowledge graph) jest strukturą danych przedstawiającą encje, takie jak osoby, miejsca czy pojęcia, oraz relacje między nimi. Informacje są reprezentowane za pomocą węzłów (nodes) i krawędzi (edges) , dzięki czemu możliwe jest analizowanie zależności oraz wykonywanie wnioskowania wielokrokowego (multi-hop reasoning) . Grafy wiedzy są szczególnie przydatne w aplikacjach wymagających głębokiego wnioskowania kontekstowego (contextual reasoning) , wysokiej wyjaśnialności (explainability) oraz możliwości śledzenia ...

Ewaluacja RAG (RAG evaluation) to proces systematycznej oceny jakości systemów opartych na architekturze Retrieval-Augmented Generation (RAG) . Jej celem jest sprawdzenie, czy system skutecznie wyszukuje odpowiednie informacje oraz czy na ich podstawie generuje poprawne, wiarygodne i użyteczne odpowiedzi. Ponieważ architektura RAG składa się z dwóch głównych komponentów – modułu wyszukiwania (retriever) oraz modułu generowania (generator) – oba elementy powinny być oceniane oddzielnie, a następnie jako całość. Ewaluacja odgrywa kluczową rolę podczas projektowania i rozwijania systemów RAG. Pozwala wykrywać błędy wyszukiwania, ograniczać halucynacje (hallucinations) modeli językowych, porównywać skuteczność różnych modeli i strategii wyszukiwania oraz monitorować jakość działania systemu po wdrożeniu. Dzięki regularnym testom można szybko ocenić wpływ zmian w konfiguracji, takich jak wybór modelu osadzania ( embedding model ), wielkość fragmentów tekstu ( chunk size ) czy zastosowan...

Analiza wymagań biznesowych jest nieodłącznym elementem każdego projektu. To proces, który ma na celu zrozumienie, sprecyzowanie i udokumentowanie potrzeb klienta oraz interesariuszy. Jednak aby to osiągnąć, analitycy biznesowi muszą stosować różnorodne metody zbierania wymagań. W tym artykule przyjrzymy się najważniejszym technikom zbierania wymagań i omówimy, jakie korzyści niosą ze sobą dla projektu i klienta. Wywiady z Interesariuszami  Wywiady stanowią jedną z najważniejszych i powszechnie stosowanych technik zbierania wymagań. To spotkania z klientem, użytkownikami i innymi interesariuszami, podczas których analityk biznesowy zadaje pytania i słucha ich odpowiedzi. Wywiady pozwalają na bezpośredni kontakt z interesariuszami i zrozumienie ich potrzeb oraz oczekiwań.  Korzyści z wywiadów:  - Zrozumienie potrzeb : Wywiady pozwalają na bezpośrednie zrozumienie, czego faktycznie potrzebuje klient. To umożliwia tworzenie rozwiązań, które spełniają jego oczekiwania. - Budo...

Projektowanie i zarządzanie systemami są kluczowymi elementami sukcesu w dziedzinie technologii. Jednym z najważniejszych narzędzi, które pomagają w tym procesie, jest Unified Modeling Language (UML). UML to język modelowania, który umożliwia projektantom i programistom reprezentowanie, analizowanie i dokumentowanie różnych aspektów systemów informatycznych. Jednym z fundamentalnych pojęć w UML jest "system". Czym jest system w ujęciu UML i dlaczego jest to istotne dla procesu projektowania oprogramowania? Czym jest System w UML? W UML, system jest pojęciem kluczowym, które odnosi się do całego rozważanego środowiska, w którym działa oprogramowanie. System może obejmować oprogramowanie, sprzęt, ludzi oraz różne inne czynniki, które wpływają na funkcjonowanie systemu. Jest to zrozumiane jako szerszy kontekst, w którym nasz projekt będzie działał. To pojęcie jest niezwykle istotne, ponieważ pomaga projektantom i programistom zrozumieć, w jakim środowisku ich rozwiązanie będzie ...