Własny pipeline do deep research — jak zbudować i oszczędzić tokeny LLM
Inżynierowie firmy Quesma opisują, jak zbudowali własny pipeline do automatycznego przeszukiwania i syntezy wiedzy, zamiast polegać na gotowych narzędziach AI. Kluczowym odkryciem było to, że naiwne podejście do deep research zużywa ogromne ilości tokenów, co generuje wysokie koszty. Własne rozwiązanie pozwoliło znacząco zredukować zużycie przez lepsze zarządzanie kontekstem i filtrowanie źródeł.
Komentarze
Brak komentarzy
Komentarze
Jeszcze nikt nie skomentował — napisz pierwszy 👇
Brak komentarzy. Bądź pierwszy!