GPT-6 Luna: ekonomiczny model do skali
GPT-6 Luna: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
#Modele i LLM
Wpisy oznaczone tagiem Modele i LLM — 93 artykułów o technologiach AI dla firm. Poznaj zastosowania, ograniczenia i decyzje wdrożeniowe.
Modele MAI Microsoftu: który wybrać do firmy?
Przewodnik po własnych modelach Microsoft AI: Thinking, Code, Image, Voice, Transcribe i Cyber. Zastosowania, kodowanie, dostępność i ograniczenia.
- Modele i LLM
- Agenci AI
- Copilot
GPT-6 Sol: kodowanie i workflow agentowe
GPT-6 Sol: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
Grok: tekst, kod i agentowe zadania firmy
Grok: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
Jev od TypeSafe AI: model decyzji, nie chatbot
Jev: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
Claude Mythos: model do zaufanych programów
Claude Mythos: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
DeepSeek: otwarte modele do kodu i analityki
DeepSeek: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
GPT-6 Astra: złożone zadania od początku do końca
GPT-6 Astra: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
Claude Fable: model frontier do trudnej pracy
Claude Fable: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
Qwen od Alibaba: kodowanie i własny hosting
Qwen: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
Claude Opus: złożona analiza i kodowanie
Claude Opus: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
GPT-5.6 Terra: równowaga jakości i kosztu
GPT-5.6 Terra: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
Claude Sonnet: model roboczy dla agentów i kodu
Claude Sonnet: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
Gemma od Google: mały model pod kontrolą firmy
Gemma: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
PLLuM: polski model dla administracji i firm
PLLuM: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
Bielik: polski model dla suwerennego AI
Bielik: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
Llama od Meta: własne wdrożenie modelu AI
Llama: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
Claude Haiku: szybki model do tekstu i kodu
Claude Haiku: zastosowania w tekstach, analityce, kodowaniu i biznesie, ograniczenia oraz kryteria wyboru modelu.
- Modele i LLM
- Agenci AI
Data agent w Microsoft Fabric: pytania do firmowych danych
Jak sprawdzić data agenta w Fabric? Poznaj rolę źródeł, uprawnień i zestawu pytań kontrolnych przed udostępnieniem go zespołowi.
- Agenci AI
- Dane i analityka
- Modele i LLM
MCP w Copilot Studio: narzędzia, dostęp i testy integracji
Sprawdź MCP w Copilot Studio: narzędzia i zasoby, uprawnienia, odczyt i zapis, ponowienia oraz testy przed udostępnieniem agenta użytkownikom.
- Copilot
- Agenci AI
- Modele i LLM
Dragon Copilot: funkcje i kryteria pilota
Poznaj funkcje Dragon Copilot i warunki ich oceny: dokumentacja, język polski, integracja z EHR, kontrola treści oraz odbiór pilota.
- Copilot
- Agenci AI
- Modele i LLM
Amazon Redshift czy Microsoft Fabric? Kryteria wyboru
Porównaj Redshift i Fabric dla tego samego procesu: zakres usług, integrację, wydajność, koszty, utrzymanie i wymagania projektów AI.
- Agenci AI
- Dane i analityka
- Modele i LLM
Industry Solutions w Fabric: co sprawdzić przed wdrożeniem
Oceń rozwiązania branżowe Fabric: dopasowanie modelu danych, integrację, koszty i utrzymanie. Poznaj zmianę modelu Healthcare w 2026 roku.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
Microsoft Purview w Fabric: nadzór nad danymi
Sprawdź, co Purview wnosi do Microsoft Fabric: pochodzenie danych, etykiety i nadzór. Oddziel katalog danych od rzeczywistego dostępu.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Zarządzanie zmianą
Copilot w Fabric: jak sprawdzić wartość dla analityków
Oceń Copilot w Fabric na konkretnych zadaniach. Sprawdź dostęp, poprawność wyników, czas poprawek i koszt pracy przed szerszym wdrożeniem.
- Copilot
- Dane i analityka
- Modele i LLM
Copilot jako współpracownik: użyteczna metafora i granice
Jak pracować z Microsoft 365 Copilot jak z pomocnym współpracownikiem, zachowując odpowiedzialność za dane, decyzje i kontrolę wyników.
- Copilot
- Dane i analityka
- Modele i LLM
Databases w Fabric: jak ocenić bazę aplikacji
Sprawdź, kiedy wybrać SQL database w Fabric. Poznaj testy transakcji, powtórzeń, opóźnienia analityki i utrzymania bazy aplikacji.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Strategia
Power BI w Fabric: model, raport i kryteria odbioru
Uporządkuj rolę Power BI w Fabric. Porównaj sposoby dostępu do danych, sprawdź definicje miar, uprawnienia i koszty udostępniania raportów.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Zarządzanie zmianą
GPT-5 w biznesie: możliwości i kryteria wdrożenia
GPT-5 po premierze: poznaj jego możliwości, różnice między ChatGPT a API i sposób oceny jakości, kosztu oraz ryzyka wdrożenia w firmie.
- Modele i LLM
- Strategia
- Zarządzanie zmianą
RAFT: trening modelu dla domenowego RAG
Czym Retrieval Augmented Fine-Tuning różni się od RAG i zwykłego fine-tuningu, jakich wymaga danych oraz jak oceniać eksperyment.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
RLHF: co wnosi informacja zwrotna człowieka
Poznaj etapy RLHF, rolę danych preferencji oraz ograniczenia metody, która poprawia zachowanie modelu, lecz nie gwarantuje prawdziwości.
- Modele i LLM
- Strategia
Fine-tuning modelu: kiedy warto go przeprowadzić
Sprawdź, kiedy fine-tuning poprawi model AI, a kiedy lepszy będzie prompt lub RAG. Kryteria, testy, koszty i ryzyka decyzji.
- Agenci AI
- Dane i analityka
- Modele i LLM
Agentic RAG: wiele źródeł, koszt i kontrola
Kiedy agentic RAG ma sens, jak projektować narzędzia retrieval oraz kontrolować planowanie, cytowania, opóźnienie i koszty.
- Agenci AI
- Modele i LLM
- Azure
RAG, fine-tuning czy RAFT: jak wybrać
Matryca wyboru RAG, fine-tuningu i RAFT według problemu, aktualności wiedzy, danych treningowych, kosztu i wymagań ewaluacji.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
Modele generatywne AI w Azure: jak wybrać
Jak dobrać model generatywny AI do zadania firmy: rodzaje modeli, role usług Azure, test jakości, dane, koszt i utrzymanie rozwiązania.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
RAG w Azure: dane, chunking i ewaluacja
Praktyczny projekt RAG w Azure: przygotowanie źródeł, chunking, wyszukiwanie hybrydowe, ranking i testy odpowiedzi bez podstawy.
- Agenci AI
- Dane i analityka
- Modele i LLM
OpenAI o1 w Azure: rozumowanie i migracja modelu
Kiedy model rozumujący pomaga w biznesie? Poznaj ograniczenia o1, termin wycofania w Azure i sposób sprawdzenia następcy w aplikacji.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
Microsoft Copilot: 30 promptów dla liderów
30 promptów Copilot dla liderów: warianty strategii, ryzyka i priorytety. 30 promptów w Chat, aplikacjach i Cowork.
- Copilot
- Modele i LLM
- Prompty
Modele fundamentalne AI: zastosowania i ograniczenia
Czym są modele fundamentalne AI? Sprawdź, jak wykorzystać je w firmowym zadaniu, porównać z modelem specjalistycznym i ocenić ograniczenia.
- Modele i LLM
- Azure
- Strategia
Claude w firmie: jak zacząć od bezpiecznego zadania
Dowiedz się, jak wdrożyć Claude w firmie: wybrać zadanie, ustalić zasady danych, przeprowadzić test jakości i kontrolować wynik pracownika.
- Modele i LLM
- Bezpieczeństwo
- Strategia
30 promptów Copilot dla zarządu: analiza wariantów
30 promptów Copilot dla zarządu do syntezy materiałów, analizy wariantów i przygotowania decyzji bez oddawania osądu AI. Cowork: zadania wieloetapowe.
- Copilot
- Modele i LLM
- Prompty
Microsoft Copilot: jak wybrać zastosowanie w firmie
Sprawdź, do czego wykorzystać Microsoft Copilot w firmie: dobór zadania, dostęp do danych, kontrola odpowiedzi i pomiar wartości pilota.
- Copilot
- Dane i analityka
- Modele i LLM
IBM Carbon w aplikacji AI: projekt i odbiór
Jak ocenić IBM Carbon w aplikacji AI? Poznaj oznaczanie treści AI, wyjaśnienia, test dostępności i warunki wyboru systemu projektowania.
- Modele i LLM
OneLake w Fabric: wspólne dane bez zbędnych kopii
Sprawdź, jak korzystać z OneLake i skrótów. Poznaj kryteria decyzji, ograniczenia i praktyczny sposób sprawdzenia wyniku.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Zarządzanie zmianą
Google Gemini w firmie: zadania, dane i kontrola
Sprawdź, jak wybrać wariant Google Gemini, przetestować zadanie, ochronę danych, uprawnienia, źródła i kontrolę działań w firmowym pilotażu.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Strategia
Cohere: jak ocenić model i platformę dla firmy
Sprawdź Cohere na własnym zadaniu: modele, wyszukiwanie, wariant wdrożenia, warunki danych, test jakości i pełny koszt firmowej aplikacji AI.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Strategia
ChatGPT w firmie: od pomysłu do kontrolowanego użycia
Sprawdź, jak wybrać firmowy wariant ChatGPT, określić dozwolone dane, przetestować zadanie, zarządzać dostępem i mierzyć pełny efekt pracy.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Strategia
MaaS w Microsoft Foundry: wybór wdrożenia
Jak porównać serverless API, managed compute i wdrożenia modeli w Microsoft Foundry pod kątem kontroli, kosztu i ryzyka.
- Agenci AI
- Modele i LLM
- Azure
Utrwalanie zmian w modelu ADKAR
Praktyczny system utrwalania zmian po wdrożeniu: zachowania, wyniki, pętle korekt, odpowiedzialność i przeglądy skutków ubocznych.
- Modele i LLM
- Zarządzanie zmianą
- Strategia
Microsoft Olive: kiedy optymalizować model AI
Sprawdź, kiedy Microsoft Olive pomaga zoptymalizować model dla CPU, GPU lub NPU oraz jak mierzyć jakość, opóźnienie, pamięć i zgodność wdrożenia.
- Modele i LLM
Amazon Q: jak ocenić zastosowanie w firmie
Sprawdź Amazon Q Business na konkretnym zadaniu: źródła, role, cytowania, działania, eskalację i pełny koszt utrzymania firmowego asystenta.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Regulacje
IBM watsonx: jak ocenić platformę AI dla firmy
Sprawdź, jak przejść od historycznej nazwy IBM Watson do właściwych produktów watsonx, pilotażu, kontroli danych, jakości i pełnego kosztu.
- Modele i LLM
- Strategia
Pragnienie zmiany w ADKAR: jak budować gotowość
Jak diagnozować opór, budować pragnienie zmiany i mierzyć gotowość pracowników bez presji, pozornych konsultacji i manipulacji.
- Modele i LLM
- Zarządzanie zmianą
- Strategia
Wiedza i umiejętności w modelu ADKAR
Jak przejść od szkolenia do samodzielnego działania: zadania, ćwiczenia, obserwacja, ocena umiejętności i utrzymanie wiedzy.
- Modele i LLM
- Zarządzanie zmianą
- Strategia
Świadomość zmiany w ADKAR: jak wyjaśnić jej powód
Sprawdź, czy zespół rozumie potrzebę zmiany. Poznaj modelowy przykład, pytania do rozmowy i różnicę między świadomością a zgodą w ADKAR.
- Modele i LLM
- Zarządzanie zmianą
- Strategia
Hugging Face: modele i narzędzia AI dla firmy
Hugging Face pomaga znaleźć i uruchomić modele AI. Sprawdź Hub, Spaces, wdrożenia, licencje i kryteria oceny modelu w firmowym zadaniu.
- Agenci AI
- Modele i LLM
- Zarządzanie zmianą
NFT w biznesie: token, uprawnienie i dane AI
Kiedy NFT ma sens w firmie? Oddziel token od pliku i uprawnienia, zaplanuj cykl życia oraz sprawdź ograniczenia zastosowań z AI.
- Agenci AI
- Modele i LLM
- Azure
Microsoft Orleans 10: kiedy wybrać virtual actors
Kiedy Orleans 10 upraszcza system stanowy, a kiedy dokłada złożoność: grains, silosy, trwałość, klaster i awarie.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
ADKAR w firmie: jak rozpoznać barierę zmiany
Poznaj pięć elementów ADKAR. Sprawdź, jak odróżnić brak wiedzy od innych barier zmiany i zaplanować wsparcie na podstawie modelowego pilotażu.
- Modele i LLM
- Zarządzanie zmianą
- Regulacje
Małe modele językowe SLM: kiedy mają sens w firmie
Kiedy wybrać mały model językowy SLM? Sprawdź jakość, sprzęt, prywatność i koszt na przykładzie klasyfikacji firmowych zgłoszeń.
- Modele i LLM
- Azure
- Strategia
Warehouse w Fabric: kiedy wybrać hurtownię danych
Warehouse czy lakehouse w Fabric? Sprawdź kryteria wyboru, definicje miar, historię danych i sposób oceny hurtowni przed wdrożeniem.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
LangGraph: jak kontrolować pracę agentów AI
Poznaj LangGraph: stan, przerwania i wznawianie pracy agenta. Zobacz przykład procesu oraz pytania o uprawnienia, koszty i kontrolę błędów.
- Copilot
- Agenci AI
- Modele i LLM
GPT-4o w Azure: zastosowania i plan migracji
Jak utrzymać aplikację GPT-4o w Azure: wersje, terminy wycofania, testy następcy i kontrola tekstu oraz obrazu w procesie biznesowym.
- Copilot
- Dane i analityka
- Modele i LLM
LangSmith: jak oceniać i śledzić aplikacje AI
Sprawdź, do czego służy LangSmith: ślady wykonania, zbiory testowe i ocena jakości. Zobacz plan kontroli aplikacji AI oraz ochrony danych.
- Agenci AI
- Modele i LLM
- Azure
Data Engineering w Fabric: co to jest i od czego zacząć
Czym jest Data Engineering w Microsoft Fabric: co obejmuje, jak zamienić ręczne poprawianie plików w powtarzalny proces i co to daje projektowi AI.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
Jak odebrać potok danych w Fabric Data Engineering
Kryteria odbioru potoku danych w Fabric: poprawność wyniku, ponowienia, zachowanie przy błędzie oraz koszt i czas. Próby przed zatwierdzeniem.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
LangChain: kiedy framework pomaga aplikacji AI
Oceń, kiedy LangChain upraszcza aplikację AI, a kiedy zwiększa zależności. Kryteria architektury, testów, obserwowalności i bezpieczeństwa.
- Agenci AI
- Modele i LLM
- Strategia
Microsoft AutoGen: jak ocenić system wielu agentów
Kiedy wielu agentów ma sens, jak testować ich role i koszty oraz co oznacza tryb utrzymania AutoGen dla nowych i istniejących projektów.
- Agenci AI
- Modele i LLM
Data Factory w Fabric: co to jest i kiedy go użyć
Czym jest Data Factory w Microsoft Fabric: Copy job, Dataflow Gen2 i potoki, ETL czy ELT, pełne pobranie czy tylko zmiany. Jak dobrać mechanizm do wyniku.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Zarządzanie zmianą
Jak odebrać integrację danych w Fabric Data Factory
Kryteria odbioru integracji w Microsoft Fabric: zmiany danych, usunięcia, powtórzenia, awarie i wznowienia. Próby do wykonania, zanim podpiszesz odbiór.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Zarządzanie zmianą
Azure AI Search: klasyczny i agentowy RAG
Jak wybrać klasyczny RAG lub agentic retrieval w Azure AI Search oraz osobno mierzyć trafność wyszukiwania i odpowiedzi.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
Duże modele językowe: możliwości i ograniczenia
Dowiedz się, które zadania pasują do LLM, gdzie model zawodzi i jak testować źródła, jakość, koszty oraz kontrolę przed wdrożeniem.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
Agentforce w CRM: jak zaplanować pilota
Jak ocenić Agentforce po zmianie nazwy Einstein Copilot? Sprawdź uprawnienia CRM, działania, testy w sandboxie i koszt obsługi sprawy.
- Copilot
- Modele i LLM
- Strategia
Jasper AI w marketingu: jak ocenić pilota
Jak sprawdzić Jasper AI w marketingu? Ustal wiedzę marki, brief, kontrolę faktów, koszt pełnego cyklu i kryteria rozszerzenia pilota.
- Modele i LLM
Semantic Kernel: kiedy orkiestracja AI ma sens
Sprawdź, kiedy Semantic Kernel pomaga oddzielić model, narzędzia i reguły wykonania oraz jak kontrolować function calling w aplikacji AI.
- Modele i LLM
- Azure
- Zarządzanie zmianą
Microsoft Copilot dla CDO: 30 promptów o danych i decyzjach
30 promptów Copilot dla CDO do jakości danych, governance i strategii analitycznej. 30 promptów w Chat, aplikacjach i Cowork.
- Copilot
- Dane i analityka
- Modele i LLM
AI Builder: kiedy użyć modeli w Power Platform
Sprawdź, kiedy AI Builder pomaga w procesie Power Platform, jak przygotować dane, próg akceptacji, obsługę wyjątków i odbiór jakości modelu.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Power Platform
Centrum Doskonałości: portfel, role i wartość
Jak zbudować biznesowe CoE, które prowadzi portfel inicjatyw, przypisuje role, stosuje bramki decyzyjne i mierzy wartość bez fikcyjnego ROI.
- Agenci AI
- Modele i LLM
- Zarządzanie zmianą
Microsoft Copilot: jak wybrać właściwy produkt
Porównaj zastosowania Copilot Chat, Microsoft 365, Copilot Studio i rozwiązań specjalistycznych. Sprawdź dane, licencje i kryteria pilotażu.
- Copilot
- Modele i LLM
- Strategia
Microsoft Copilot Chat: co obejmuje wersja dla firm
Poznaj zakres Copilot Chat, kontekst danych i różnice licencyjne. Sprawdź, kiedy wystarczy czat, a kiedy potrzebujesz dodatkowych możliwości.
- Copilot
- Modele i LLM
- Microsoft 365
Microsoft Copilot Studio: kiedy wybrać platformę
Kiedy wybrać Copilot Studio, jak zaprojektować wiedzę i narzędzia oraz przeprowadzić agenta przez testy, wydanie i utrzymanie.
- Copilot
- Agenci AI
- Modele i LLM
Microsoft Foundry: platforma aplikacji i agentów AI
Azure AI Foundry to dziś Microsoft Foundry. Sprawdź modele, agentów, ocenę jakości i koszty przed wyborem platformy aplikacji AI.
- Agenci AI
- Modele i LLM
- Azure
Technologie AI dla firm: jak porównać warstwy systemu
Porównaj technologie AI według ról w systemie: modele, dane, agenci, integracje i nadzór. Przygotuj test zamiast kupować katalog narzędzi.
- Agenci AI
- Modele i LLM
- Regulacje
Aplikacje AI native w Microsoft Azure
Jak zaprojektować aplikację AI native: model, dane, RAG, narzędzia, ewaluację, obserwowalność, bezpieczeństwo i koszt.
- Agenci AI
- Modele i LLM
- Azure
Microsoft Copilot: jak rozróżnić wersje i zastosowania
Którego Copilota używasz? Rozróżnij konto osobiste, firmowy czat i licencjonowane funkcje, zanim powierzysz asystentowi dokumenty.
- Copilot
- Dane i analityka
- Modele i LLM
Microsoft Azure AI Services: jak wybrać usługę
Jak dobrać Foundry Tools, Microsoft Foundry lub Azure Machine Learning do zadania, danych, jakości, bezpieczeństwa i kosztu.
- Modele i LLM
- Azure
- Strategia
AI w Dynamics 365 Contact Center: jak odebrać pilotaż
Sprawdź, jak ocenić AI w Dynamics 365 Contact Center: poprawność podsumowań, czas korekty, języki, konfigurację i przekazanie sprawy konsultantowi.
- Modele i LLM
- Dynamics 365
- Strategia
Copilot for Finance i Finance Agent: zastosowania i kontrola
Sprawdź aktualne funkcje Finance Agent, ograniczenia językowe i sposób oceny uzgodnień danych oraz korespondencji o należnościach.
- Copilot
- Dane i analityka
- Modele i LLM
Sales Agent w Microsoft 365 Copilot: przewodnik
Jak ocenić Sales Agent, dawniej Copilot for Sales: wymagania CRM, role, bezpieczeństwo, pilotaż i mierniki jakości procesu sprzedaży.
- Copilot
- Dane i analityka
- Modele i LLM
Microsoft Copilot Pro: koniec wsparcia i dalsze opcje
Copilot Pro nie jest już dostępny w sprzedaży. Sprawdź datę końca wsparcia, opcje dalszego korzystania z AI i różnice względem usług firmowych.
- Copilot
- Dane i analityka
- Modele i LLM
Service Agent w Microsoft 365 Copilot: wdrożenie
Jak wdrożyć Service Agent: uporządkować wiedzę, role i dostęp, testować działania na sprawach oraz zaprojektować eskalację do człowieka.
- Copilot
- Agenci AI
- Modele i LLM
Microsoft Azure: jak zaplanować środowisko dla AI
Sprawdź, jakie decyzje poprzedzają uruchomienie AI w Azure: dane, dostęp, regiony, koszty, obserwacja działania i odpowiedzialność zespołu.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Azure
AI w Dynamics 365 Sales: jak oceniać podpowiedzi
Jak sprawdzać AI w Dynamics 365 Sales? Porównaj podsumowania, scoring i Sales agent. Poznaj kryteria jakości oraz sposób pomiaru pilotażu.
- Dane i analityka
- Modele i LLM
- Dynamics 365