Dobro **Spec kodiranje** (specifikacijom vođeno programiranje) suštinski pretvara „nejasne ideje“ u „precizne, proverljive i izvršive ugovore“. Nije samo pisanje dokumenta, već uspostavljanje **nedvosmislene komunikacije** između ljudi i AI (ili među ljudima). U nastavku ću dati prikaz dobrog spec-a…
Iako je "osećaj/atmosfera" režim Vibe Coding-a veoma zabavan pri brzom prototipiranju i kreativnom istraživanju, ako se ne kontroliše, lako upada u nekoliko tipičnih zamki. U nastavku sumiramo iz pet dimenzija: **kvalitet koda, održivost, bezbednost, evolucija zahteva, timski rad** --- ## 1. Zamke…
Ovo je problem sa kojim se suočava većina programera. **Vibe Coding** i **Spec Coding** su dve potpuno različite radne paradigme u programiranju uz pomoć velikih jezičkih modela (LLM). Njihova ključna razlika leži u: **da li je „ulaz“ koji dajete AI nejasna senzacija ili precizna specifikacija**. -…
Maliciozno ubrizgavanje upita (maliciozno ubrizgavanje prompt-a / trovanje pretrage) je veoma realna bezbednosna pretnja u praktičnoj primeni RAG sistema. Napadači mogu pažljivo konstruisanim unosom pokušati da navedu model da otkrije osetljive informacije, zaobiđe ograničenja, izvrši neželjene inst…
Optimizacija Prompt-a (Prompt Engineering / Optimization) je ključna veština da naterate velike jezičke modele da "slušaju", posebno u RAG sistemima, gde direktno određuje da li će model verno pratiti pretraženi sadržaj, izbegavati halucinacije i izlaziti u formatu po specifikaciji. --- ## 1. Osno…
Optimizacija RAG-a nije podešavanje jedne komponente, već **celoviti proces optimizacije lanca**. U nastavku dajem sistematske strategije optimizacije iz **četiri dimenzije: strane indeksiranja podataka, strane pronalaženja, strane generisanja i strane evaluacije**, uz praktična iskustva koja možete…
## Šta zapravo radi Embedding? — Od suštine tehnologije do odgovora na intervjuu ### 1. Suština tehnologije: Jedna rečenica ističe srž **Suštinski posao Embedding-a je da preslika diskretne nestrukturirane podatke (tekst, slike itd.) u kontinuirani, nisko-dimenzionalni vektorski prostor, tako da s…
Тачност је централна животна линија система за одговоре на питања, посебно када покушавате да га примените у озбиљним сценаријима (као што су медицина, право, интерна подршка предузећа). Моје виђење се може сажети: **Тачност је вишедимензионални концепт, не треба гледати само један број, већ је комб…
### Šta je RAG? **RAG** je skraćenica od **Retrieval-Augmented Generation**, što na srpskom znači **generisanje obogaćeno pretragom**. Jednostavno rečeno, to je tehnika koja **velikom jezičkom modelu daje „priručnik koji može da lista u bilo kom trenutku”**. Zamislite veliki jezički model kao „su…
## 1. Основни концепт Skill-а Skill је скуп извршних јединица способности у **Агенту** или **AI систему**. Обично садржи: - **Услов покретања**: када се позива (нпр. корисничка команда, системски догађај). - **Улазни параметри**: подаци или контекст које треба примити. - **Логика извршења**: конкр…
## Три основне методологије AI Agent-a: ReAct, Plan-and-Solve и Reflection AI Agent је интелигентни агент који може самостално да перципира окружење, доноси одлуке и извршава акције. Његове три главне методологије су: ReAct, Plan-and-Solve и Reflection. Испод су описане, уз дијаграме тока и примере…
## Шта је мешавина стручњака MOA (Mixture-of-Agents)? **MOA** је **вишеагентна сарадничка архитектура** чија је основна идеја: комбиновање више независних AI модела (који се називају „стручњаци“ или „агенти“) путем **механизма рутирања/распоређивања**, тако да сваки стручњак обрађује подзадатак у к…
# Дизајн система памћења агента: Имплементација краткорочног и дугорочног памћења Овај чланак истражује дизајн система памћења агента, делећи га на два нивоа: краткорочно и дугорочно памћење, уз детаљан опис њихових имплементација и разматрања. ## Оквир и кључне тачке: 1. **Општи принципи дизајн…
# Разлика између позивања алата агента и обичног позивања функције Овај чланак разматра кључне разлике између позивања алата агента и обичног позивања функције, те детаљно описује механизам, вредност, уобичајене облике неуспеха и стратегије за решавање проблема код позивања алата агента. ## Резиме…
# AI интервју питање 2: Како обезбедити да велики језички модел (LLM) поуздано позива алате Како обезбедити да велики језички модел (LLM) при позивању алата ради поуздано и контролисано, а не само да се ослања на промптове да би „убедио“ модел. Потребно је систематски дати вишеслојни оквир ограниче…
# Function Calling технички преглед ## 1. Дефиниција Function Calling је механизам који омогућава програмерима да опишу доступне спољне алате (попут API-ја) великом језичком моделу (LLM) путем JSON шеме. Када модел процени да је потребно позвати алат да би одговорио на корисничко питање, он излази …
# Водич за интервју о векторским базама података и техничка анализа Овај чланак је дељење искустава са интервјуа и техничка анализа векторских база података. Систематски објашњава основне концепте, техничке принципе, препоруке за избор и сценарије примене векторских база података. ## 1. Основна де…