Analityk

  Zmiana ścieżki kariery: od Analityka Systemowego (System Analyst) do Analityka Systemów AI (AI System Analyst) Rozwój sztucznej inteligencji (Artificial Intelligence – AI) sprawia, że rola analityka systemowego (System Analyst) ewoluuje. Coraz więcej organizacji wdraża duże modele językowe (Large Language Models – LLM) , systemy generowania wspomaganego wyszukiwaniem (Retrieval-Augmented Generation – RAG) oraz agentów AI (AI Agents) , przez co rośnie zapotrzebowanie na specjalistów potrafiących analizować wymagania biznesowe i projektować rozwiązania wykorzystujące AI. W efekcie powstaje nowa specjalizacja – Analityk Systemów AI (AI System Analyst) . Kim jest Analityk Systemów AI (AI System Analyst)? Analityk Systemów AI (AI System Analyst) łączy kompetencje klasycznego analityka systemowego z wiedzą dotyczącą modeli językowych, architektury AI oraz przetwarzania danych. Jego zadaniem jest nie tylko opisanie wymagań biznesowych, ale również zaprojektowanie sposobu wykorzystan...

  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...