Metapromptolás
Mi a metapromptolás, és hogyan segít jobb promptok készítésében? Gyakorlati példákon keresztül mutatjuk be az újrahasználható promptsablonok létrehozását.
Téma
AI a gyakorlatban (2)
19 cikk
Az Opus 5 valódi költsége: caching, batch és agentikus futások
Az Anthropic Opus 5 valódi költsége nem a listaárban rejlik. Prompt caching, batch feldolgozás, tool use és agentikus működés költségei egy vállalati TCO szemszögéből.
Claude Opus 5: mikor indokolt vállalati használatra?
Mikor érdemes vállalati környezetben Claude Opus 5-re váltani? Benchmarkok, költségek, kockázatok egy helyen.
LLM-modellek lokális futtatása – Ollama
Ismerd meg az Ollamát, amellyel LLM- és SLM modelleket futtathatsz helyben. Adatbiztonság, API-függetlenség és egyszerű modellkezelés egyetlen eszközben.
OpenRouter: Egysegesitett API-atjaro es routing menedzsment a multi-modell kornyezetben
Hogyan menedzseljünk több LLM-et egyszerre? Ismerd meg az OpenRouter működését, a dinamikus routing logikát, valamint a gateway előnyeit és korlátait.
Lokális AI fejlesztői környezet: Adatkontroll és biztonság a vállalati gyakorlatban
Lokális AI vállalati környezetben: adatkontroll, biztonság, Ollama, Continue.dev és a sikeres AI-bevezetés legfontosabb stratégiai szempontjai.
Rekurzív önjavítás koncepciója és hatásai a szoftverfejlesztésben
Hogyan közelíthet az AI a rekurzív önjavításhoz? Az Anthropic Claude Code, az önfejlesztő modellek, az RSI lehetőségei és korlátai, valamint a mesterséges szuperintelligencia felé vezető út kihívásai.
AI mindenhol, de hol a megtérülés? 2. rész
Az AI akkor térül meg, ha mérhető üzleti értéket teremt – így lesz technológiából valódi hatás.
AI mindenhol, de hol a megtérülés? 1. rész
AI mindenhol, de hol a megtérülés? Ismerje meg, mely metrikák mutatják meg az AI stabilitását, minőségét és megbízhatóságát éles üzemben.