Archiwa graphrag - MTZN - agencja cyfrowa

Informatyka RAG i GraphRAG Sztuczna inteligencja

10 lipca, 2026

Asystent, ktory wie, zanim zapytasz: grafy kontekstu w sluzbie proaktywnych agentow

Wyobraz sobie system, ktory dostrzega, ze kluczowy kontrakt wygasnie za trzy dni, zanim Ty sprawdzisz kalendarz. Nie czeka na zapytanie, nie wymaga raportu – sam podsuwa informacje, ktorych potrzebujesz. Paper z arXiv:2607.07721 pokazuje, ze to…

Kontynuuj

Przykłady zastosowań

Dawid Grabanowski

10 lipca, 2026

Menedżer z szóstym zmysłem: proaktywne wykrywanie ryzyka odejścia pracownika

Każde niezapowiedziane odejście kluczowego pracownika kosztuje firmę średnio 1,5 roku jego pensji. Większość menedżerów dowiaduje się o problemie, gdy wypowiedzenie leży już na biurku. Technologia grafów kontekstu i proaktywnych agentów może dać im szansę na…

Kontynuuj

Przykłady zastosowań

Dawid Grabanowski

10 lipca, 2026

Strażnik transakcji: kiedy AI wyprzedza oszustwo

Zanim analityk kliknie 'odśwież', pieniądze już znikają. W 2024 roku średni czas od wykrycia podejrzanej transakcji do jej zablokowania w polskich bankach wciąż oscylował wokół kilkudziesięciu minut. System, który sam wskazuje trzy najbardziej ryzykowne operacje…

Kontynuuj

Przykłady zastosowań

Dawid Grabanowski

10 lipca, 2026

Cichy asystent pielęgniarki: alerty kliniczne, zanim pacjent zapyta

Na przeciętnym oddziale szpitalnym jedna pielęgniarka nadzoruje od 8 do 12 pacjentów. Monitory pokazują dziesiątki parametrów, ale to od człowieka zależy, czy zauważy subtelny trend spadku saturacji, zanim dojdzie do nagłego zatrzymania krążenia. Systemy wczesnego…

Kontynuuj

Przykłady zastosowań

Dawid Grabanowski

10 lipca, 2026

Sygnał przed burzą: proaktywne ostrzeganie o zakłóceniach dostaw

Menedżerowie logistyki spędzają godziny na ręcznym śledzeniu przesyłek i przeglądaniu dashboardów, żeby dowiedzieć się o opóźnieniu, które często już dawno trwa. Zanim zareagują, klient dzwoni z pretensjami, a kara za nieterminową dostawę rośnie. Badania pokazują,…

Kontynuuj

Informatyka RAG i GraphRAG

Dawid Grabanowski

27 maja, 2026

Gdy AI widzi sprzeczność, ale jej nie rozwiązuje: luka monitorowania i kontroli w RAG

Modele językowe wspomagane wyszukiwaniem (RAG) potrafią rozpoznać sprzeczne informacje, ale często nie potrafią na nie odpowiednio zareagować. Nowe badanie ujawnia lukę między monitorowaniem a kontrolą, która podważa bezpieczeństwo tych systemów w wieloetapowych interakcjach. Widzi, ale…

Kontynuuj

Przykłady zastosowań

Dawid Grabanowski

27 maja, 2026

Bezpieczny chatbot produktowy: gdy AI widzi sprzeczność, ale jej nie rozwiązuje

W branży farmaceutycznej chatboty oparte na RAG odpowiadają na pytania o leki, ale pojawia się poważny problem: model potrafi wykryć groźną interakcję leków i mimo to zarekomendować terapię. To tzw. luka monitorowania i kontroli, opisana…

Kontynuuj

Przykłady zastosowań

Dawid Grabanowski

27 maja, 2026

Compliance guard dla robo-doradztwa: zatrzymaj rekomendację mimo sprzecznych sygnałów

Robo-doradca inwestycyjny z generatywną AI mówi klientowi: 'Widzę sprzeczne raporty ekonomiczne, ale rekomenduję agresywny portfel'. To nie fikcja. Badanie Zhe Yu i współpracowników pokazuje, że modele pokroju tych z retrieval-augmented generation (RAG) wykrywają konflikt w…

Kontynuuj

Przykłady zastosowań

Dawid Grabanowski

27 maja, 2026

Kontroler spójności precedensów: audyt luk w prawniczym RAG

W branży prawniczej systemy oparte na generatywnej AI coraz śmielej analizują orzecznictwo i przepisy. Niestety, gdy napotykają sprzeczne precedensy, potrafią je zauważyć, przyznać się do niezgodności, a potem w finalnej opinii całkowicie ją zignorować. Dla…

Kontynuuj

Przykłady zastosowań

Dawid Grabanowski

27 maja, 2026

Bezpieczny asystent diagnostyczny: od wykrywania sprzeczności do klinicznej korekty

W szpitalach AI coraz częściej pomaga lekarzom analizować wyniki badań i sugerować diagnozy. Jednak najnowsze badania pokazują, że asystenci oparci na modelach językowych widzą sprzeczności w danych, ale nie zmieniają na tej podstawie swoich rekomendacji.…

Kontynuuj

graphrag

Asystent, ktory wie, zanim zapytasz: grafy kontekstu w sluzbie proaktywnych agentow

Menedżer z szóstym zmysłem: proaktywne wykrywanie ryzyka odejścia pracownika

Strażnik transakcji: kiedy AI wyprzedza oszustwo

Cichy asystent pielęgniarki: alerty kliniczne, zanim pacjent zapyta

Sygnał przed burzą: proaktywne ostrzeganie o zakłóceniach dostaw

Gdy AI widzi sprzeczność, ale jej nie rozwiązuje: luka monitorowania i kontroli w RAG

Bezpieczny chatbot produktowy: gdy AI widzi sprzeczność, ale jej nie rozwiązuje

Compliance guard dla robo-doradztwa: zatrzymaj rekomendację mimo sprzecznych sygnałów

Kontroler spójności precedensów: audyt luk w prawniczym RAG

Bezpieczny asystent diagnostyczny: od wykrywania sprzeczności do klinicznej korekty

Usługi

Ostatnie projekty