Witaj na naszym Blogu. Lubimy tutaj dzielić się wiedzą z dziedzin, które nas pasjonują.

Zmiana agencji obsługującej system Drupal lub pozyskanie wycen od kilku firm wymaga zazwyczaj udostępnienia szczegółów technicznych projektu. Problem w tym, że baza danych zawiera dane klientów, konfiguracja przechowuje klucze API, a kod customowy zdradza logikę biznesową firmy. W tym artykule pokażę narzędzie open source, które rozwiązuje ten problem. Druscan zbiera wszystkie informacje techniczne potrzebne do analizy, ale jednocześnie chroni wrażliwe dane.

Planowanie intranetu wymaga strategicznego podejścia i uwzględnienia wielu czynników – od potrzeb różnych działów, przez aspekty techniczne, aż po długoterminową wizję rozwoju. Dobrze zaplanowany intranet zwiększa produktywność i usprawnia przepływ informacji. Źle przygotowany projekt może skończyć się jako narzędzie, które pracownicy ignorują.

Współczesne intranety firmowe przechowują ogromne ilości dokumentów, procedur, instrukcji i wiedzy organizacyjnej. Tradycyjne wyszukiwanie oparte na słowach kluczowych często zawodzi, gdy użytkownik szuka informacji, używając innych terminów niż te, które występują w dokumentach. Problem: pracownik szuka "jak skonfigurować dostęp do systemu płatności", ale dokument zawiera frazę "konfiguracja integracji płatniczej". Rozwiązanie: RAG (ang.

Wektorowe bazy danych (ang. Vector Databases) stały się kluczowym elementem nowoczesnych aplikacji AI w Drupalu. Dzięki integracji z modułem AI Search, umożliwiają one semantyczne wyszukiwanie treści, redukcję halucynacji w chatbotach AI oraz implementację zaawansowanych funkcji RAG (ang. Retrieval Augmented Generation). Wybór odpowiedniego dostawcy VDB może znacząco wpłynąć na wydajność, koszty i skalowalność rozwiązania AI w Twoim projekcie na Drupalu.

Masz intranet, ale pracownicy rzadko z niego korzystają? Problem często leży w treściach, które publikujesz. Intranet to nie tylko tablica ogłoszeń – to centrum komunikacji i budowania kultury organizacyjnej. W tym artykule znajdziesz 12 sprawdzonych pomysłów na treści, które zwiększą zaangażowanie pracowników, usprawnią przepływ informacji i sprawią, że platforma stanie się naturalnym miejscem pracy.

Twój chatbot AI działa idealnie — wyszukuje odpowiednie dokumenty, ocenia ich jakość i generuje trafne odpowiedzi. Jednak miesięczny rachunek OpenAI wynosi 3000 USD, a analiza logów ujawnia niepokojącą tendencję: 30% zapytań to proste pytania, takie jak „Czym jesteś?” lub „Witaj”, które uruchamiają cały kosztowny proces RAG. Każde „Cześć” kosztuje 0,05 USD i zajmuje 25 sekund, aby przetworzyć pełne wyszukiwanie wektorowe, ocenę dokumentu i generację LLM dla powitania.

Twój zespół marketingowy właśnie opublikował ważną aktualizację zasad. Dwie godziny później użytkownik pyta chatbota AI o nową politykę, a ten z przekonaniem podaje wyjaśnienia ze starej wersji, zupełnie nieświadomy, że coś się zmieniło. Zdezorientowany użytkownik, który właśnie przeczytał na stronie coś innego, zgłasza się do pomocy technicznej z pytaniem, dlaczego chatbot „nie działa”. Twój zespół wyjaśnia, że wymaga on ręcznego indeksowania, a to odbędzie się dopiero w nocy.

Rozpoczynasz nowy projekt RAG i stoisz przed decyzją, która będzie miała wpływ na najbliższe 6–12 miesięcy: skorzystać z frameworka takiego jak LangChain czy budować bezpośrednio z wykorzystaniem API OpenAI? W Internecie można znaleźć sprzeczne porady. W wątkach na X LangChain jest określany jako „przesadny” i „zbyt abstrakcyjny”. W postach blogowych autorzy chwalą jego dojrzałe wzorce i ekosystem.

Zaczyna się tak: użytkownik wpisuje „Jak zresetować hasło?” i czeka… 25 sekund… 30 sekund… po czym rezygnuje i wysyła wiadomość e-mail do pomocy technicznej. Za kulisami chatbot AI ma właściwą odpowiedź, ale jest zbyt wolny, zbyt kosztowny, a użytkownicy odchodzą. Najnowszy rachunek za API? 5000 dolarów, głównie za wielokrotne odpowiadanie na te same kilkanaście pytań.

Twój chatbot oparty na sztucznej inteligencji może odpowiadać szybko, ale czy jego odpowiedzi są poprawne? Wiele organizacji wdrażających chatboty RAG (ang. Retrieval-Augmented Generation) odkrywa frustrującą prawdę: podobieństwo semantyczne nie oznacza trafności.