Dobar **Spec Coding** (specifikacijski vođeno programiranje) u srži pretvara "nejasne ideje" u "precizne, provjerljive i izvršne ugovore". Nije samo pisanje dokumenta, već uspostavljanje **nedvosmislenog jezika komunikacije** između ljudi i AI-ja (ili među ljudima). U nastavku ću iz četiri dimenzije…
Iako je način "osjećaj/atmosfera vođen" Vibe Codinga ugodan pri brzom prototipiranju i kreativnom istraživanju, ako se ne kontrolira, lako upada u nekoliko tipičnih zamki. U nastavku se sažimaju iz pet dimenzija: **kvaliteta koda, održivost, sigurnost, evolucija zahtjeva, timska suradnja** --- ## 1…
Ovo je problem s kojim se većina programera suočava. **Vibe Coding** i **Spec Coding** su dvije potpuno različite radne paradigme pri programiranju uz pomoć velikih jezičnih modela (LLM). Njihova ključna razlika leži u tome: **dajete li AI-ju 'ulaz' kao nejasan osjećaj ili preciznu specifikaciju**. …
Zlonamjerna injekcija upita (zlonamjerna injekcija upita / trovanje pretraživanja) vrlo je realna sigurnosna prijetnja u stvarnoj primjeni RAG sustava. Napadači mogu pomoću pomno konstruiranog unosa pokušati natjerati model da otkrije osjetljive informacije, zaobiđe ograničenja, izvrši neželjene nar…
Optimizacija prompta (Prompt Engineering / Optimization) ključna je vještina kako bi velike jezične modele natjerali da "slušaju", posebno u RAG sustavima, izravno određuje hoće li model biti voljan vjerno se oslanjati na dohvaćeni sadržaj, izbjegavati halucinacije i ispisivati formatiran izlaz. --…
Optimizacija RAG-a nije prilagođavanje jedne komponente, već proces **optimizacije cijelog lanca**. U nastavku dajem sustavne strategije optimizacije iz četiri dimenzije: **strana indeksiranja podataka, strana pretraživanja, strana generiranja i strana evaluacije**, uz praktična iskustva koja možete…
## Što zapravo radi Embedding? — Od tehničke suštine do odgovora na intervjuu ### 1. Tehnička suština: Jedna rečenica pojašnjava srž **Glavni posao Embeddinga je mapiranje diskretnih nestrukturiranih podataka (tekst, slike itd.) u kontinuirani, niskodimenzionalni vektorski prostor, tako da se sema…
Točnost je ključna životna linija sustava za odgovaranje na pitanja, posebno kada ih se pokušava primijeniti u ozbiljnim scenarijima (poput medicine, prava, interne podrške). Moje mišljenje može se sažeti ovako: **Točnost je višedimenzionalni koncept; ne gleda se samo jedna brojka, već se kombiniraj…
### Što je RAG? **RAG** je kratica za **Retrieval-Augmented Generation**, na hrvatskom **Generacija potpomognuta pretraživanjem** ili **Retrieval-pojačana generacija**. Jednostavno rečeno, to je tehnika koja **velikom jezičnom modelu daje „priručnik koji može listati u bilo kojem trenutku”**. Zam…
## 1. Osnovni koncept vještine Vještina je skup izvršnih jedinica sposobnosti inkapsuliranih u **Agent** ili **AI sustav**. Obično uključuje: - **Okidač**: kada se poziva (npr. korisnička naredba, sistemski događaj). - **Ulazni parametri**: podaci ili kontekst koje treba primiti. - **Logika izvrše…
## Tri ključne metodologije AI Agenta: ReAct, Plan-and-Solve i Reflection AI Agent je inteligentni entitet koji može samostalno percipirati okolinu, donositi odluke i izvršavati radnje. Njegove ključne metodologije su tri: ReAct, Plan-and-Solve i Reflection. U nastavku ih predstavljamo, uz dijagram…
## Što je MOA (Mixture-of-Agents)? **MOA** je **višeagentska kooperativna arhitektura** čija je osnovna ideja kombinirati više neovisnih AI modela (nazvanih "stručnjaci" ili "agenti") putem **mehanizma usmjeravanja/raspoređivanja**, tako da svaki stručnjak obrađuje podzadatke u kojima je najbolji, …
# Dizajn Memorijskog Sustava Agenta: Implementacija Kratkoročne i Dugoročne Memorije Ovaj članak istražuje dizajn memorijskog sustava Agenta, dijeleći ga na dvije razine: kratkoročnu i dugoročnu memoriju, te detaljno opisuje njihove implementacijske sheme i važne napomene. ## Okvir i ključne točke…
# Razlika između poziva alata agenta i običnog poziva funkcije Ovaj članak raspravlja o ključnim razlikama između poziva alata agenta i običnog poziva funkcije, te detaljno opisuje mehanizam, vrijednost, uobičajene načine neuspjeha i strategije suočavanja s pozivima alata agenta. ## Sažetak ključn…
# AI pitanje za intervju 2: Kako osigurati pouzdano pozivanje alata od strane velikog jezičnog modela (LLM) Kako osigurati da veliki jezični model (LLM) pri pozivanju alata radi pouzdano i kontrolirano, a ne samo oslanjajući se na upute (prompts) da "uvjeri" model. Potrebno je sustavno dati višeraz…
# Sažetak tehnologije Function Calling ## 1. Definicija Function Calling je mehanizam koji omogućuje programerima da opišu dostupne vanjske alate (poput API-ja) velikom jezičnom modelu (LLM) putem JSON sheme. Kada model procijeni da je potrebno pozvati alat kako bi odgovorio na korisničko pitanje, …
# Vodič za Intervju o Vektorskim Bazama Podataka i Tehnička Analiza Ovaj članak je dijeljenje iskustva s intervjua i tehnička analiza vektorskih baza podataka. Sustavno objašnjava osnovne koncepte, tehničke principe, preporuke za odabir i scenarije primjene vektorskih baza podataka. ## 1. Osnovne …