Cotygodniowa dawka linków, czyli archiwum newslettera Dane i Analizy
W dzisiejszym wydaniu koncentrujemy się na praktycznych aspektach pracy z danymi i sztuczną inteligencją (co nie jest niczym nowym dla stałych czytelników newslettera; a nowych – serdecznie witam!).
Znajdziesz tu kompleksowe tutoriale budowy agentów AI z LangChain, przewodniki po fine-tuningu modeli językowych metodą QLoRA oraz zaawansowane techniki pracy z PostgreSQL i jego rozszerzeniami.
Szczególną uwagę poświęcamy inżynierii danych: od strategii inkrementalnego ładowania i projektowania idempotentnych pipeline’ów, przez real-time CDC z Debezium i Kafką, aż po nowoczesne podejście lakehouse z DuckDB.
Nie zabrakło również głębokiej analizy matematyki stojącej za zero-shot learning, przeglądu metryk klasyfikacyjnych oraz praktycznych rozwiązań dla systemów rozproszonych, jak predykcyjne autoskalowanie Apache Flink.
Dla programistów Pythona przygotowaliśmy zaawansowane wzorce: od metody pipe w Pandas, przez strategie cachowania w FastAPI, aż po nowoczesne podejście do SQLAlchemy w środowiskach asynchronicznych. Dopełnieniem są materiały o projektowaniu data lakes, architekturze przepływów danych oraz roli architekta w erze AI.
ai_agent
Building Your First AI Agent with LangChain: A Complete Practical Guide
Przewodnik przedstawia krok po kroku proces budowy agenta AI z wykorzystaniem LangChain – od konfiguracji środowiska, przez implementację prompt engineering i zarządzanie pamięcią, aż po integrację wtyczek umożliwiających tworzenie zaawansowanych aplikacji. Dzięki praktycznemu podejściu można zrozumieć architekturę agenta oraz dostosować go do konkretnych problemów biznesowych, co czyni LangChain wartościowym narzędziem w arsenale programisty i specjalisty od danych.
Mastering JSON Prompting for LLMs
Artykuł przedstawia techniki skutecznego tworzenia promptów w formacie JSON dla dużych modeli językowych, podkreślając zalety strukturyzowanego podejścia do przekazywania zadań. Opisane metody pozwalają na precyzyjne określenie oczekiwań, ułatwiają automatyczne przetwarzanie wyników i minimalizują błędy interpretacyjne. Materiał zawiera praktyczne wskazówki dotyczące organizacji danych i definiowania schematów, co jest wartościowe dla programistów dążących do optymalizacji interakcji z LLM.
analiza_danych_koncepcje
It Took Me 6 Years to Find the Best Metric for Classification Models
Dobór odpowiedniej metryki do oceny modeli klasyfikacyjnych jest kluczowy dla rzetelnej analizy ich skuteczności, zwłaszcza w kontekście nierównowagi klas i różnych celów biznesowych. Przegląd najszerzej stosowanych wskaźników, takich jak accuracy, precision, recall, F1-score, AUC czy log loss, ujawnia ich mocne i słabe strony oraz sytuacje, w których mogą wprowadzać w błąd. Autor podkreśla, że najlepsza metryka to ta dopasowana do konkretnego problemu i uwzględniająca priorytety – na przykład minimalizację fałszywych alarmów lub maksymalizację wychwytu pozytywnych przypadków. Zrozumienie niuansów różnych metryk oraz ich wpływu na interpretację wyników pozwala unikać pułapek i świadomie kierować optymalizacją modelu.
10 Python One-Liners for Calculating Model Feature Importance
Artykuł prezentuje wyrażenia jednowierszowe w Pythonie do szybkiego obliczania ważności cech w modelach machine learning. Wykorzystując biblioteki takie jak scikit-learn i XGBoost, przykłady pokazują, jak w prostych linijkach kodu uzyskać wskaźniki istotności cech, ułatwiając feature engineering i interpretację modeli predykcyjnych. Takie podejście pozwala lepiej zrozumieć wpływ poszczególnych zmiennych na wyniki, co jest kluczowe w optymalizacji algorytmów.
The Math That Makes Zero-Shot Learning Work: A Proof Using Only Addition
Analiza matematyczna pokazuje, że podstawowe działanie na wektorach reprezentacji, oparte jedynie na dodawaniu, wystarcza do wyjaśnienia mechanizmu zero-shot learning. Artykuł ujawnia intuicyjną i formalną podstawę działania algorytmów umożliwiających generalizację na nowe kategorie bez uprzedniego treningu, podkreślając rolę prostych operacji wektorowych w modelach uczenia maszynowego. To szczególnie istotne dla efektywnego rozwijania systemów generalizujących na nieznane wcześniej dane.
Approximate Nearest Neighbor Search Using Inverted File Index (IVF)
Artykuł krok po kroku opisuje działanie struktury Inverted File Index (IVF), która łączy klastrowanie danych z szybkim dostępem do odpowiednich fragmentów przestrzeni cech. Przedstawione zagadnienia obejmują budowę indeksu, algorytmy wyszukiwania oraz optymalizacje pozwalające znaleźć dobre przybliżenia nawet w wysokowymiarowych przestrzeniach. Dzięki temu można zrozumieć, jak praktycznie implementować IVF do efektywnego skalowania systemów rekomendacyjnych, wyszukiwarek obrazów czy innych aplikacji opartych na porównywaniu wektorów.
architektura
The Evolving Role of the Data Architect in the AI Era
W erze sztucznej inteligencji rola data architecta ewoluuje z tradycyjnego projektowania struktur danych w kierunku integracji zaawansowanych rozwiązań AI i automatyzacji procesów. Kluczowe staje się zrozumienie specyfiki uczenia maszynowego, projektowanie skalowalnych architektur oraz zapewnianie jakości danych niezbędnych do treningu modeli. Artykuł wskazuje, jak data architect musi rozwijać kompetencje w obszarach takich jak inżynieria danych, bezpieczeństwo i zgodność, by efektywnie wspierać wdrażanie inteligentnych systemów.
How Data Scientists and Engineers Should Actually Design Data Lakes
Efektywne projektowanie data lakes wymaga podejścia łączącego zasady inżynierii danych z perspektywą data science. Kluczowe jest zdefiniowanie jasnych warstw architektury – raw zone, curated zone i serving zone – które porządkują dane według stopnia przetworzenia. Artykuł omawia wybór odpowiednich formatów danych, zarządzanie metadanymi oraz automatyzację procesów ETL/ELT, minimalizując ryzyko błędów i usprawniając współpracę między zespołami. Tak zaprojektowany data lake staje się fundamentem efektywnej analizy danych i rozwijania modeli machine learning.
bazy_danych
7 Postgres Extension Combos That Feel Like Superpowers
Artykuł prezentuje siedem zestawów rozszerzeń PostgreSQL, które znacząco zwiększają wydajność, funkcjonalność i elastyczność tego silnika bazodanowego. Opisuje kombinacje takich rozszerzeń jak PostGIS, TimescaleDB, pg_partman, pg_cron czy Citus, które usprawniają zarządzanie danymi przestrzennymi, obsługę danych czasowych, automatyzację zadań i skalowanie poziome. Każdy zestaw przedstawiony jest z praktycznymi scenariuszami użycia, co pozwala lepiej dopasować narzędzia do realnych potrzeb projektów.
Database Mirroring to Microsoft Fabric in SQL Server 2025
Mechanizm mirroringu baz danych w Microsoft Fabric, dostępny w SQL Server 2025, zapewnia wysoką dostępność i odporność systemów danych. Funkcja pozwala na automatyczną replikację zmian między lokalnymi instancjami SQL Server a środowiskiem chmurowym, umożliwiając ciągłość działania i szybkie odzyskiwanie danych bez skomplikowanej konfiguracji. Artykuł omawia techniczne aspekty wdrożenia oraz korzyści z integracji tych rozwiązań w organizacjach operujących na hybrydowych infrastrukturach.
big_data
Data Engineering: Incremental Data Loading Strategies
Strategie inkrementalnego ładowania danych są kluczowe do efektywnego zarządzania dużymi wolumenami informacji w pipeline’ach danych. Artykuł omawia mechanizmy pozwalające na ograniczenie kosztów i czasu przetwarzania przez selektywne pobieranie tylko zmienionych fragmentów – od prostych porównań timestamp po zaawansowane metody oparte na logach zmian (CDC) czy hashach. Przedstawia praktyczne wyzwania związane z implementacją, w tym obsługę usuwania rekordów i konflikty wersji, co czyni tekst wartościowym dla osób odpowiedzialnych za optymalizację ETL/ELT.
ciekawostki
PLLuM: A Family of Polish Large Language Models
PLLuM to rodzina modeli językowych opracowana na zlecenie Ministerstwa Cyfryzacji przez polskie jednostki naukowe, z myślą o zastosowaniach w administracji publicznej, edukacji i biznesie. Projekt stanowi ambitną inicjatywę państwową z szerszą skalą i elastycznością w porównaniu do specjalistycznych modeli społeczności. Oba podejścia – zarówno PLLuM, jak i Bielik – stanowią ważne kroki w kierunku technologicznej suwerenności Polski w dziedzinie AI.
cloud
Why Did Netflix Not Go Down During the AWS Outage?
Podczas awarii AWS Netflix utrzymał działanie dzięki wieloregionowej architekturze oraz strategii niezależności od pojedynczego dostawcy chmury. Firma wykorzystuje własne rozwiązania do równoważenia obciążenia między regionami, co pozwala na automatyczne przekierowanie ruchu i zachowanie ciągłości usług. Ten przypadek podkreśla wagę projektowania systemów z myślą o odporności, skalowalności i redundancji przy korzystaniu z publicznych chmur.
data_engineering
Building Idempotent Data Pipelines: A Practical Guide to Reliability at Scale
Budowanie idempotentnych pipeline’ów danych to kluczowy sposób na zapewnienie ich niezawodności i skalowalności. Artykuł szczegółowo omawia projektowanie przetwarzania danych tak, by wielokrotne uruchomienia tych samych operacji nie powodowały błędów i duplikacji. Przedstawione techniki – kontrola wersji danych, unikalne identyfikatory, mechanizmy upsert i zarządzanie stanem – oferują konkretne rozwiązania problemów w realnych systemach, zwiększając stabilność procesów ETL/ELT przy rosnącej skali danych.
How to Stream PostgreSQL Changes to a Kafka Cluster Using Debezium
Real-Time Change Data Capture (CDC) umożliwia natychmiastowe przenoszenie zmian danych z PostgreSQL do systemów takich jak Kafka. Artykuł prezentuje praktyczny przewodnik konfiguracji środowiska CDC wykorzystującego PostgreSQL z logical replication, Debezium jako connector oraz Apache Kafka do przesyłania strumieni danych. Opisane są szczegóły techniczne dotyczące konfiguracji poszczególnych komponentów oraz korzyści płynące z real-time data streaming, co ułatwia projektowanie skalowalnych aplikacji opartych na aktualnych danych.
DuckLake Deep Dive: Building and Optimizing a Lakehouse with DuckDB
DuckLake prezentuje zaawansowane podejście do wdrażania architektury lakehouse, integrując lekki silnik DuckDB z zarządzaniem danymi w formacie Parquet. Model pozwala na efektywną analizę danych bez rozbudowanej infrastruktury, wykorzystując lokalne środowisko i możliwości SQL na dużych zbiorach. Artykuł szczegółowo omawia proces budowy, optymalizacji zapytań i zarządzania warstwą przechowywania, wskazując praktyczne strategie obniżania kosztów i zwiększania wydajności.
devops
Building a Custom Prometheus Exporter
Budowa własnego eksportera Prometheusa pozwala na zbieranie i eksponowanie niestandardowych metryk z aplikacji i systemów nieposiadających gotowej integracji. Artykuł omawia krok po kroku proces tworzenia eksportera w Go – od inicjalizacji projektu, przez definiowanie metryk i ich rejestrację, aż po uruchomienie serwera HTTP. Przedstawione rozwiązanie umożliwia precyzyjne dopasowanie monitoringu do indywidualnych potrzeb, znacznie rozszerzając możliwości analityczne i diagnostyczne środowiska IT.
Using GPU With Docker: A How-to Guide
Przewodnik przedstawia kompleksowe podejście do wykorzystania GPU w kontenerach Docker, omawiając wymagania sprzętowe, sterowniki oraz konfigurację na różnych systemach operacyjnych. Szczególną uwagę poświęcono NVIDIA Container Toolkit, które umożliwia uruchamianie aplikacji korzystających z akceleracji GPU w izolowanych kontenerach. Artykuł zawiera praktyczne wskazówki dotyczące instalacji, ustawiania uprawnień i testowania GPU w Dockerze, co pozwala uniknąć typowych problemów i zapewnia efektywne wykorzystanie zasobów sprzętowych.
flink
Machine-learning predictive autoscaling for Flink
Implementacja predykcyjnego autoskalowania w oparciu o modele uczenia maszynowego pozwala skutecznie optymalizować wykorzystanie zasobów w Apache Flink. Artykuł prezentuje podejście przewidujące przyszły load na podstawie historycznych metryk, co umożliwia automatyczne dostosowanie liczby instancji klastrów przed wzrostem zapotrzebowania, minimalizując opóźnienia i koszty. Opisane metody uwzględniają wyzwania związane z niestacjonarnością danych i zmiennością ruchu, oferując praktyczne aspekty integracji ML w zarządzaniu skalowaniem aplikacji streamingowych.
llm_&_chatgpt
Fine-Tuning a Small LLM with QLoRA: A Complete Practical Guide
Przewodnik szczegółowo opisuje proces fine-tuningu małego modelu językowego przy użyciu metody QLoRA, umożliwiającej efektywne dostrojenie nawet na pojedynczej karcie GPU. Zawiera praktyczne wskazówki dotyczące przygotowania danych, konfiguracji środowiska oraz implementacji algorytmu LoRA z kwantyzacją 4-bitową, co pozwala znacznie obniżyć wymagania sprzętowe bez istotnej utraty jakości modelu. Tekst skupia się na optymalizacji zasobów, co jest szczególnie istotne dla firm z ograniczonym dostępem do dużych klastrów GPU.
MarkItDown: Convert Documents Into LLM-Ready Markdown
Artykuł przedstawia praktyczne podejście do parsowania i generowania Markdown w Pythonie przy pomocy bibliotek takich jak markdown i mistune. Pokazuje, jak w prosty sposób można manipulować strukturą dokumentu, rozszerzać składnię o własne elementy oraz integrować Markdown z aplikacjami webowymi czy systemami generowania raportów. Znajdziesz tu konkretne przykłady zastosowania parserów oraz wskazówki optymalizacyjne, co jest szczególnie cenne dla programistów i analityków pracujących z tekstem w automatycznych procesach.
Building a Text-to-SQL Chatbot with RAG, LangChain, FastAPI And Streamlit
Proces prezentuje budowę chatbota zamieniającego pytania w języku naturalnym na zapytania SQL, integrując LangChain, FastAPI oraz Streamlit. Kluczowe elementy obejmują wykorzystanie Retrieval-Augmented Generation (RAG) do łączenia modeli językowych z bazą wiedzy, co zwiększa trafność generowanych zapytań. Przewodnik krok po kroku pokazuje przygotowanie środowiska, implementację backend API oraz budowę interfejsu użytkownika, umożliwiając szybkie tworzenie aplikacji ułatwiających analizę danych przez naturalny język.
AI-Powered JIRA Search: Building Smart Bug Tracking with OpenAI, Chroma DB, and RAG
Nowatorskie podejście do wyszukiwania w Jira wykorzystuje sztuczną inteligencję, która automatycznie identyfikuje potencjalne błędy i anomalie w zgłoszeniach. Dzięki integracji AI możliwe jest szybkie wykrywanie wzorców wskazujących na powtarzające się problemy oraz inteligentne rekomendacje działań naprawczych. To znacząco zwiększa efektywność zarządzania backlogiem i redukuje czas potrzebny na eksplorację danych w systemie, wspierając zespoły IT w podejmowaniu trafniejszych decyzji.
python
Pandas Pipe Patterns: Readable Transform Stacks
Tekst omawia zaawansowane wzorce użycia metody pipe w pandas, które znacząco poprawiają czytelność i strukturę złożonych transformacji danych. Przedstawia techniki organizowania łańcuchów operacji na DataFrame, redukując zagnieżdżone wywołania i ułatwiając debugowanie. Autor demonstruje, jak dzięki funkcjom przekazywanym do pipe można tworzyć modułowe, wielokrotnie wykorzystalne kroki przetwarzania, co sprzyja lepszej separacji logiki i zwiększa przejrzystość pipeline’ów danych, szczególnie przy pracy na dużą skalę.
Caching Strategies for FastAPI: Redis, In-Memory, and HTTP Cache Headers
Artykuł przedstawia różnorodne strategie cachowania dla aplikacji FastAPI, obejmujące Redis jako zewnętrzny cache, mechanizmy in-memory oraz wykorzystanie nagłówków HTTP dla efektywnego zarządzania pamięcią podręczną. Omówiono implementacje poszczególnych metod, ich zalety i ograniczenia oraz praktyczne aspekty integracji z FastAPI, co pozwala zoptymalizować wydajność i skalowalność aplikacji poprzez redukcję czasu odpowiedzi i obciążenia backendu.
10 SQLAlchemy 2.0 Patterns for Clean Async Postgres
Artykuł zaprezentował dziesięć praktyk projektowych usprawniających wykorzystanie SQLAlchemy 2.0 w asynchronicznej pracy z PostgreSQL. Omówione wzorce dotyczą zarządzania sesjami, tworzenia zapytań oraz organizacji kodu, pozwalając na czystszy, efektywniejszy i czytelniejszy dostęp do danych. Zawarte rozwiązania uwzględniają nowe możliwości SQLAlchemy 2.0, pomagając uniknąć powszechnych błędów oraz usprawnić integrację w nowoczesnych aplikacjach asynchronicznych.