Blog o umělé inteligenci pro firmy

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

AI agent není „další chatbot“. Je to digitální kolega, který porozumí cíli v přirozeném jazyce, rozloží ho na kroky, sáhne si do vašich systémů a dokumentů, zavolá správné nástroje a vrátí hotový výsledek – včetně zápisu do CRM/ERP, vytvoření úkolů, odeslání e-mailu či záznamu do datového skladu. Díky kombinaci generativní AI, vyhledávání nad interními zdroji (RAG) a bezpečných integrací se agenti v roce 2025 z …

Na co všechno jde použít AI agenta Číst dál

Umělá inteligence už dávno není jen téma technologických konferencí. Do praxe ji nasazují malé i střední podniky, účetní firmy, e-shopy i výrobní závody. Přesto v českém prostředí často vítězí opatrnost a kolem AI koluje řada mýtů. Tento článek srozumitelně vysvětluje, co je pravda a co předsudek, a hlavně jak postupovat, abyste z AI získali hmatatelnou hodnotu v řádu týdnů, ne měsíců. Obsah: Proč se o …

AI v českých firmách: Nejčastější mýty a jak je překonat Číst dál

Anglické „next best action“ se u nás hledá málo, ale potřeba rozhodnout „další nejlepší krok“ pro konkrétního člověka nikdy nebyla větší. Tenhle rozšířený, praktický a srozumitelný článek ukazuje, jak navrhnout doporučovací systém a AI personalizaci tak, aby zlepšila zákaznickou cestu i byznysové metriky. Držíme se české terminologie jako „doporučovací systém“, „doporučování produktů“ a „AI personalizace“, a pojem NBA necháváme v textu jako doplňkové vysvětlení. Obsah …

AI doporučování v zákaznické cestě: co nabídnout zákazníkovi právě teď Číst dál

Retrieval-Augmented Generation (RAG) je nejspolehlivější způsob, jak dostat velké jazykové modely (LLM) do podnikové praxe: odpovídají jen z interních zdrojů, dávají citace a dají se auditovat. O tom, zda budou odpovědi přesné a ekonomicky udržitelné, ale rozhoduje kvalita datové pipeline – od ingesce a extrakce, přes chytrý chunking a embeddings, až po hybridní retrieval, re-ranking, evaluaci, governance a provozní monitoring. Tento rozsáhlý, SEO-optimalizovaný průvodce jde …

Datové pipeline pro RAG: od extrakce po evaluaci Číst dál

AI v energetice mění způsob, jakým utility plánují, řídí a komunikují. Přesné krátkodobé i intraday forecasty snižují vyrovnávací náklady a penalizace, programy demand response tlumí špičky bez nákladných investic, rychlá detekce a lokalizace výpadků zkracuje SAIDI a proaktivní agent pro billing a tarify zvedá NPS i míru samoobsluhy. Tato dlouhá a praktická příručka spojuje provozní i obchodní pohled: architekturu ingestu z AMI a SCADA, modely …

AI v energetice: předpověď spotřeby, demand response, řízení výpadků a chytrá podpora zákazníků Číst dál