Playbook: Uvođenje LLM-a

Politike i granice podataka Gate-ovi kvaliteta Prioritizacija use-case-ova Monitoring i kontrola troška Kriteriji prihvata

Priručnik za usvajanje LLM-a

Isporučite LLM mogućnosti bezbedno, revizibilno i uz kontrolu troškova.

Bodovanje slučajeva upotrebe (uticaj × rizik)
Politika + granice podataka
Kapije kvaliteta + nadzor

Prioritizujte slučajeve upotrebe

Kako izgleda dobro

Slučajevi upotrebe LLM-a mapirani na klasifikaciju podataka
Sistem za evaluaciju postavljen pre skaliranja
Dnevnici revizije i tokovi odobrenja za akcije visokog rizika
Budžeti za troškove i kašnjenje se sprovode

Povezano

Referentni model LLM sposobnosti LLMOps Priručnik Priručnik za povratak AI sistema

Articles

MCP vs A2A vs UCP vs AP2 vs A2UI: Objašnjen stek agentskih protokola

MCP, A2A, UCP, AP2 i A2UI se često predstavljaju kao konkurentski standardi za agente. Oni uglavnom rešavaju različite probleme interoperabilnosti. Ovaj vodič mapira svaki protokol na granicu koju zapravo standardizuje—i pokazuje kako oni mogu da rade zajedno u jednom produkcionom sistemu.

Pročitaj više

25. септембар 2026.

Kako znati da li je AI agent zaista koristio prave dokaze

AI agent može citirati izvore i ipak koristiti pogrešne dokaze. Ovaj članak predstavlja praktičnu metodu za proveru potkrepljenosti tvrdnji, autoriteta izvora, primenjivosti, porekla i toga da li su dokazi zaista uticali na odgovor.

Pročitaj više

25. септембар 2026.

Memorija AI agenta nije RAG: Kako razdvojiti memoriju, pronalaženje, stanje i kontekst

Memorija agenta, RAG, stanje i kontekst često se koriste kao da su međusobno zamenjivi. Oni to nisu. Ovaj praktični arhitektonski model razdvaja ova četiri sloja, pokazuje gde svaki pripada i objašnjava šta se kvari kada ih sistemi stope u jedno.

Pročitaj više

25. септембар 2026.

Šta bi AI agent trebalo da zapamti, zaboravi, ponovo izračuna ili ponovo preuzme?

Dugotrajni agenti ne bi trebalo da pamte sve. Ovaj članak pruža praktičan model životnog ciklusa za odlučivanje o tome šta pripada trajnoj memoriji, šta bi trebalo ponovo preuzeti, šta je bezbednije ponovo izračunati i šta bi trebalo da istekne ili bude zamenjeno.

Pročitaj više

24. септембар 2026.

RAG nije uspeo — ali koji sloj je zapravo zakazao? Dijagnostička metoda

Kada je RAG odgovor pogrešan, kriviti pretragu ili model je previše neodređeno. Ova dijagnostička metoda izoluje pokrivenost izvora, konstrukciju upita, pretragu, rangiranje, sastavljanje konteksta, generisanje, pripisivanje dokaza i svežinu—tako da se stvarni kvar može reprodukovati i ispraviti.

Pročitaj više

24. септембар 2026.

Granica valjanosti odgovora: Nedostajući sloj između relevantnosti i pouzdanih AI odgovora

Izvor može biti relevantan, autoritativan i ipak pogrešan za pitanje koje se postavlja. Sloj koji nedostaje je primenljivost: uslovi pod kojima odgovor važi i promene koje ga primoravaju na preispitivanje. Ovaj članak predstavlja Granicu važenja odgovora kao obrazac za dizajn izvora za ljude, AI pretragu i RAG sisteme.

Pročitaj više

6. септембар 2026.

Konačni vodič za kriterijume prihvatanja za usvajanje LLM u poslovnim priručnicima

Savladajte veštinu definisanja preciznih kriterijuma prihvatanja kako biste obezbedili uspešnu integraciju LLM-ova u vašem poslovnom okruženju. Ovaj sveobuhvatni vodič pruža praktične okvire, primere i najbolje prakse prilagođene usvajanju vođenom plejbucom.

Pročitaj više

28. јун 2026.

Ollama nije proizvod: Izgradnja aplikacija spremnih za produkciju sa otvorenim LLM-ovima

Pokretanje lokalnog modela pomoću Ollama-e je jednostavno. Izgradnja Open-LLM aplikacije spremne za produkciju je teža: zahteva RAG, kontrolu pristupa, apstrakciju provajdera, evaluaciju, logovanje, disciplinu puštanja u rad i kontrolisani aplikativni sloj oko modela.

Pročitaj više