Tudásbázis
Tudásmegosztás IT projektekről. Engineering insights, tutorials, esettanulmányok és best practices — a tényleges projektjeink alapján.
Jogalap, adatfeldolgozói szerződés az AI-szolgáltatóval, EU adatrezidencia, pszeudonimizálás, megőrzés és training opt-out, érdekmérlegelés, AI Act, checklist.
A prompt kód: repo, verziózás, review, sablon-struktúra, few-shot, eval-készlet, regressziós teszt, injection-védelem, költség és observability egy helyen.
OCR + LLM pipeline, JSON-sémás kinyerés, validáció és human-in-the-loop, SAP/ERP integráció, hibaarány-mérés és ROI: így automatizálj számlát és szerződést.
Hat értékelési szempont, összehasonlító táblázat, feladattípusonkénti ajánlás és egy router-minta kóddal: így választ LLM modellt egy magyar cég 2026-ban.
Agent, chatbot vagy workflow? Hol térül meg az AI ügynök egy KKV-nál, hol bukik el, milyen guardrail kell, és hogyan néz ki egy 6 hetes pilot költségbecsléssel.
Hogyan építs RAG chatbotot vállalati dokumentumokra úgy, hogy ne találjon ki dolgokat. Architektúra, stack-választás, költségbecslés és deploy.
Három workflow-automatizációs platform mélyebb elemzése. Pricing, self-hosting, integration count, vendor lock-in és 5 konkrét use case ajánlás.
Hogyan építettünk fel egy AI lead-osztályozó rendszert egy közép-európai autóipari KKV-nak. Architektúra, tech döntések, és a 4 hónap valós tanulságai.
Az LLM-ek hallucinálnak — ez nem hiba, hanem a modellek természetes velejárója. Hét bevett technika a produkciós AI-rendszerek precíziójának növelésére.
Hol állnak a magyar KKV-k AI érettségben 2026-ban? Top 5 reális use case, tipikus költségbecslés, ROI-számítás és 3 valós példa anonimizálva.