Terminologia AI bez tajemnic – poznaj LLM, prompt, RAG i inne pojęcia

Świat sztucznej inteligencji pełen jest skrótów i pojęć, które na pierwszy rzut oka mogą brzmieć skomplikowanie – LLM, RAG, prompt, agent, model językowy… Jeśli chcesz zrozumieć, co naprawdę znaczą i jak wykorzystywać je w praktyce, ten artykuł jest dla Ciebie. Wyjaśniamy najważniejsze terminy w prosty i przystępny sposób, pokazując ich zastosowanie w codziennej pracy. A jeśli chcesz pójść krok dalej i nauczyć się, jak tworzyć i wdrażać agentów AI w firmie – zajrzyj do kursu Agent vs Asystent – Fundamenty.
 

LLM- Large Language Model

LLM to skrót od Large Language Model, czyli „duży model językowy”. To algorytm sztucznej inteligencji, który został wytrenowany na ogromnych zbiorach tekstów, aby rozumieć i generować język naturalny. Dzięki temu potrafi odpowiadać na pytania, tworzyć treści, tłumaczyć, analizować dane czy wspierać w pisaniu kodu.

Przykład zastosowania: Chatboty, generowanie raportów, automatyzacja obsługi klienta.
 

Prompt – Twoje polecenie dla AI

Prompt to nic innego jak instrukcja, którą podajesz modelowi AI. Może to być pytanie, polecenie lub kontekst, który pozwala uzyskać oczekiwany wynik. Jakość promptu ma ogromne znaczenie – dobrze sformułowane polecenie daje lepsze odpowiedzi.

Porada: Zamiast pisać „napisz tekst”, spróbuj „napisz wpis blogowy o trendach w AI w tonie eksperckim, z przykładami zastosowań”.
 

RAG – Retrieval-Augmented Generation

RAG to technika, która łączy generowanie tekstu przez model z wyszukiwaniem informacji w bazie danych lub dokumentach. Dzięki temu odpowiedzi są bardziej precyzyjne i aktualne, bo AI korzysta z dodatkowych źródeł wiedzy.

Przykład zastosowania: Wsparcie działu prawnego – AI generuje odpowiedź, bazując na aktualnych przepisach z firmowej bazy dokumentów.
 

Agent AI – Twój cyfrowy współpracownik

Agent to bardziej zaawansowana forma asystenta AI. Nie tylko odpowiada na pytania, ale potrafi wykonywać zadania w Twoim imieniu – np. rezerwować spotkania, analizować dane, integrować się z systemami firmowymi. Agent działa w oparciu o zestaw reguł i narzędzi, które pozwalają mu podejmować decyzje.
 

Model językowy vs. Klasyczny algorytm

Model językowy (np. GPT) różni się od tradycyjnych algorytmów tym, że nie działa na sztywnych regułach, lecz na statystycznych zależnościach w języku. Dzięki temu jest bardziej elastyczny i potrafi „rozumieć” kontekst.
 

Dlaczego warto znać te pojęcia?

Znajomość terminologii AI to pierwszy krok do świadomego korzystania z narzędzi, które mogą usprawnić Twoją pracę. Niezależnie od tego, czy tworzysz treści, analizujesz dane, czy zarządzasz projektami – AI może być Twoim sprzymierzeńcem.
 

Rozwiń kompetencje AI

Jeśli chcesz dowiedzieć się jak działają nowoczesne systemy oparte na LLM oraz jak zbudować pierwszego agenta w organizacji, sprawdź nasz bezpłatny kurs Agent vs Asystent – Fundamenty.

Jeżeli dopiero zaczynasz przygodę z AI, zachęcamy również do sprawdzenia oferty warsztatów „AI w praktyce. Poznaj wybrane narzędzia GenAI.” dzięki którym dowiesz się jak działa AI oraz jak używać jej w codziennej pracy.