Blog o umělé inteligenci pro firmy

Jak funguje LangGraph, jak stavět multi-agentní systémy a kdy zvolit orchestraci nad více modely. Tento praktický průvodce vysvětluje klíčové koncepty (stav, uzly, hrany, podmíněné větvení, paralelismus), návrhové vzory multi-agentních workflow, observabilitu, bezpečnost a řízení nákladů. Najdete zde i rozhodovací matice, checklisty a referenční architekturu pro produkční nasazení. Obsah Proč LangGraph a proč teď Základní koncepty LangGraphu Single-agent vs. multi-agent: kdy který přístup Orchestraci nad více …

LangGraph a agent orchestrace: nový standard pro AI agenty Číst dál

Umělá inteligence se rychle stává běžnou součástí firemních procesů. V praxi ale mnoho týmů naráží na první překážku. Kde začít? Jak poznat, který nápad má reálný dopad, dobrý poměr cena výkon a nezasekne se v pilotu bez výsledků. Tenhle průvodce ukazuje, jak krok za krokem vybrat správný AI use case, jak ho prioritizovat, spočítat návratnost a doručit první hodnotu v řádu týdnů. Obsah: Proč je …

Jak vybrat správný AI use case pro vaši firmu: Od nápadu k výsledku Číst dál

Praktické srovnání vektorových databází (Pinecone, Weaviate, Milvus) a klasických SQL řešení (zejména PostgreSQL s rozšířením pro vektory). Najdete zde přehledné tabulky, rozhodovací listy, kontrolní seznamy, metriky (recall@k, nDCG@k, p95/p99), návrh SLO, nákladové modely (TCO) a osvědčené architektury pro RAG i sémantické vyhledávání. Obsah Definice a klíčové rozdíly Přehledové tabulky (rychlá orientace) Jak fungují vektory, podobnost a ANN Kdy (a jak) stačí SQL/pgvector Kdy dává smysl …

Vector DB vs. SQL DB: kdy který přístup funguje lépe? Číst dál

AI observability: jak udržet produkční modely rychlé, spolehlivé a auditovatelné Nasazení modelu není cíl, ale start. AI observability je disciplína, která drží produkční AI v bezpečných mezích: sleduje latenci, propustnost, chybovost, drift, bias, náklady i bezpečnost. Tento průvodce vysvětluje, co měřit, jak nastavit prahy a alerty, jak logovat a trasovat volání modelu (včetně RAG a tool-use) a jak postavit přehledné dashboardy a runbooky pro stabilní …

AI observability: monitoring modelů v produkci Číst dál

Většina firem dnes cítí, že umělá inteligence dokáže zrychlit práci, snížit náklady a otevřít nové příjmy. Zároveň ale vidí, že mnoho AI iniciativ končí v nekonečných pilotech bez hmatatelných výsledků. StormBoost AI POD je jiný přístup. Místo dodávek „hodin“ vkládáme do vaší firmy integrovaný AI tým, který doručuje konkrétní výsledky v krátkých iteracích a průběžně rozšiřuje hodnotu do celé organizace. V tomhle článku popisujeme, co …

StormBoost AI POD: Nový způsob spolupráce s AI týmem Číst dál

Znalostní grafy a velké jazykové modely (LLM) se navzájem doplňují: grafy poskytují formální, auditovatelný a dlouhodobě udržitelný „zdroj pravdy“, zatímco LLM dodávají přirozenojazykové rozhraní, generativní schopnosti a svižnou práci s neúplnými zadáními. Jejich propojení výrazně zvyšuje přesnost, snižuje halucinace a umožňuje dohledat původ každého tvrzení. Tento autoritativní průvodce vysvětluje, jak kombinovat znalostní grafy a LLM v produkčním prostředí: od budování grafu (ontologie, entity linking, extrakce …

Knowledge graphs + AI: propojení znalostních grafů s LLM Číst dál

Vlastní hostování velkého jazykového modelu (self-hosted LLM) přináší firmám kontrolu nad daty, předvídatelné náklady a možnost přizpůsobit chování modelu jejich procesům. Zároveň ale vyžaduje disciplinovanou architekturu, řízení přístupů, průběžnou evaluaci kvality a silnou observabilitu. Tento detailní, SEO-optimalizovaný průvodce vás provede výběrem open-source modelu (Llama, Mistral, Falcon), návrhem bezpečné infrastruktury, integrací do firemního ekosystému, měřením výkonu a řízením nákladů — krok za krokem, bez zkratek a …

Self-hosted LLM: jak nasadit open-source model bezpečně Číst dál

Umělá inteligence už není experiment. V českých firmách řeší zákaznickou podporu, vytěžuje faktury, předpovídá poptávku a řídí zásoby. Přesto se manažeři často ptají na jednoduchou věc: kdy se nám to vrátí. Tohle je praktický, ucelený a čísly řízený pohled na ROI umělé inteligence. Vysvětlíme, co přesně měřit, jak postavit kalkulaci, kde se dělají chyby a jak dosáhnout návratnosti v měsících místo let. Vše bez zbytečných …

ROI umělé inteligence: Jak rychle se vám investice vrátí Číst dál

Výběr hardwaru pro AI inference už dávno není jen o „co je nejrychlejší“. V praxi rozhoduje kombinace výkonu, ceny, spotřeby energie, latence, dostupnosti ekosystému a bezpečnosti dat. Tento rozsáhlý, SEO-optimalizovaný průvodce porovnává GPU (univerzální akcelerace s masivním ekosystémem), TPU (specializované čipy s XLA kompilací a vysokou propustností v cloudu) a NPU (on-device inference v noteboocích a telefonech), vysvětluje hlavní trade-offy a dává praktickou metodiku, jak …

GPU, TPU a NPU: jak si vybrat správný stack pro AI inference Číst dál

Embeddings (vektorové reprezentace textu) jsou tichým motorem moderních AI aplikací. Od vyhledávání podobných dokumentů přes RAG (Retrieval-Augmented Generation) až po deduplikace a doporučování – kvalita vektorových reprezentací často rozhoduje víc než volba samotného LLM. Tento rozsáhlý, SEO-optimalizovaný průvodce ukazuje, jak vybrat správný embedding model pro češtinu i vícejazyčné prostředí, jak jej správně hodnotit (Recall@k, nDCG, MRR, faithfulness) a jak přemýšlet o nákladech, latenci a provozní …

Embeddings v praxi: jak vybírat a hodnotit vektorové modely Číst dál