BAZY DANYCH MS SQL SERVER
0

Cart

System wyszukiwania dokumentów jak w banku - gotowe aplikacje RAG klasy enterprise + Agent AI

AI, AGENT, LLM Large Language Model, RAG Retrieval-Augmented Generation, CHUNK, EMBEDDING, ANN Approximate Nearest Neighbor, nomic-embed-text, COSINE SIMILARITY, BRUT-FORCE, BOTTLENECK, C# .NET, PYTHON, PIPELINE, OLLAMA LLAMA3, MICROSOFT SEMANTIC KERNEL, HNSW HIERARCHICAL NAVIGABLE SMALL WORDLD, IVF INVERTED FILE INDEX, FAISS FACEBOOK AI SIMILARITY SEARCH, VECTOR DATABASE DB, FLASK, RATE LIMITING, GUARDRAILS, BIAS, OUTLIER, SQL, T-SQL, FTS, Enterprise
AI, AGENT, LLM Large Language Model, RAG Retrieval-Augmented Generation, CHUNK, EMBEDDING, ANN Approximate Nearest Neighbor, nomic-embed-text, COSINE SIMILARITY, BRUT-FORCE, BOTTLENECK, C# .NET, PYTHON, PIPELINE, OLLAMA LLAMA3, MICROSOFT SEMANTIC KERNEL, HNSW HIERARCHICAL NAVIGABLE SMALL WORDLD, IVF INVERTED FILE INDEX, FAISS FACEBOOK AI SIMILARITY SEARCH, VECTOR DATABASE DB, FLASK, RATE LIMITING, GUARDRAILS, BIAS, OUTLIER, SQL, T-SQL, FTS, Enterprise
AI, AGENT, LLM Large Language Model, RAG Retrieval-Augmented Generation, CHUNK, EMBEDDING, ANN Approximate Nearest Neighbor, nomic-embed-text, COSINE SIMILARITY, BRUT-FORCE, BOTTLENECK, C# .NET, PYTHON, PIPELINE, OLLAMA LLAMA3, MICROSOFT SEMANTIC KERNEL, HNSW HIERARCHICAL NAVIGABLE SMALL WORDLD, IVF INVERTED FILE INDEX, FAISS FACEBOOK AI SIMILARITY SEARCH, VECTOR DATABASE DB, FLASK, RATE LIMITING, GUARDRAILS, BIAS, OUTLIER, SQL, T-SQL, FTS, Enterprise
AI, AGENT, LLM Large Language Model, RAG Retrieval-Augmented Generation, CHUNK, EMBEDDING, ANN Approximate Nearest Neighbor, nomic-embed-text, COSINE SIMILARITY, BRUT-FORCE, BOTTLENECK, C# .NET, PYTHON, PIPELINE, OLLAMA LLAMA3, MICROSOFT SEMANTIC KERNEL, HNSW HIERARCHICAL NAVIGABLE SMALL WORDLD, IVF INVERTED FILE INDEX, FAISS FACEBOOK AI SIMILARITY SEARCH, VECTOR DATABASE DB, FLASK, RATE LIMITING, GUARDRAILS, BIAS, OUTLIER, SQL, T-SQL, FTS, Enterprise

System wyszukiwania dokumentów jak w banku – gotowe aplikacje RAG klasy enterprise + Agent AI (6900,00 zł)

2497,00 zł

TONIESZ W DOKUMENTACH I DANYCH?

 
          Każdego dnia pracownicy tracą godziny na szukanie informacji, które już istnieją, ale są rozproszone w setkach lub tysiącach plików: PDF’ach, regulacjach, procedurach, uchwałach, mailach i samych bazach danych.
 
Problem nie polega na braku danych.
 
          Problem polega na tym, że te dane są praktycznie niedostępne w momencie, kiedy są potrzebne.
 
W praktyce wygląda to tak:
 
➡ pracownik nie wie, gdzie szukać
➡ znajduje kilka wersji tego samego dokumentu
➡ nie ma pewności, która jest aktualna
➡ musi czytać dziesiątki stron, żeby znaleźć jedną odpowiedź
➡ często zgaduje albo pyta innych.
 
A to generuje realne koszty:
 
❌ stracony czas (minuty zamieniają się w godziny)
❌ błędne decyzje (bo ktoś coś źle zinterpretował)
❌ powtarzalna praca (ta sama analiza robiona wiele razy)
❌ przeciążenie zespołów (ciągłe pytania zamiast pracy właściwej).
 
I najważniejsze:
 
👉 Twoja organizacja nie wykorzystuje wiedzy, którą już posiada
 
Im więcej dokumentów – tym gorzej.
 
          Systemy, które miały pomagać (SharePoint, dyski sieciowe, CRM-y), w praktyce stają się magazynem chaosu, a nie źródłem wiedzy.
 
W pewnym momencie pojawia się ściana:
 
👉 przy 10 000 dokumentów „jeszcze jakoś działa”
👉 przy 100 000 zaczyna się problem
👉 przy 1 000 000 – wyszukiwanie przestaje mieć sens.
 
I wtedy firmy wpadają w pułapkę:
 
❌ zatrudniają więcej ludzi do analizy
❌ tworzą kolejne procedury
❌ budują ręczne procesy
❌ zwiększają koszty… zamiast rozwiązać problem u źródła.
 
A prawda jest prosta:
 
👉 człowiek nie jest w stanie efektywnie przeszukiwać i analizować dużych zbiorów dokumentów.
 
I właśnie dlatego ten problem nie znika.
On rośnie razem z Twoją firmą.

Category:

Description

🔴 TO NIE JEST SZKOLENIE. TO WDROŻENIE DZIAŁAJĄCYCH SYSTEMÓW + AGENTA AI

Po 4 dniach otrzymujesz:
 
✔ 2 gotowe aplikacje RAG klasy enterprise
✔ pełny pipeline przetwarzania dokumentów
✔ architekturę gotową do wdrożenia w Twojej firmie
✔ bazę pod dalszą automatyzację procesów.
 

Nie tylko uczysz się „co to jest RAG”.
Budujesz produkcyjny system, który możesz uruchomić od razu.

AI, AGENT, LLM Large Language Model, RAG Retrieval-Augmented Generation, CHUNK, EMBEDDING, ANN Approximate Nearest Neighbor, nomic-embed-text, COSINE SIMILARITY, BRUT-FORCE, BOTTLENECK, C# .NET, PYTHON, PIPELINE, OLLAMA LLAMA3, MICROSOFT SEMANTIC KERNEL, HNSW HIERARCHICAL NAVIGABLE SMALL WORDLD, IVF INVERTED FILE INDEX, FAISS FACEBOOK AI SIMILARITY SEARCH, VECTOR DATABASE DB, FLASK, RATE LIMITING, GUARDRAILS, BIAS, OUTLIER, SQL, T-SQL, FTS, Enterprise

 

🔴 CASE BIZNESOWY – SYSTEM JAK W BANKU

Budujesz system:
 
✔ który przeszukuje tysiące dokumentów (PDF, regulacje, procedury, uchwały)
✔ rozumie kontekst zapytań użytkownika
✔ zwraca trafne odpowiedzi łącznie z listą plików.
 
Efekt:
 
✔ pracownik nie szuka → system znajduje
✔ pracownik nie analizuje → system podaje odpowiedź.
 

👉 AI staje się dodatkowym pracownikiem

 

🔴 REALNE KORZYŚCI DLA FIRMY

⏱️ Oszczędność czasu
 
✔ wyszukiwanie informacji: sekundy zamiast minut/godzin
✔ automatyczne przetwarzanie dokumentów
 
💰 Redukcja kosztów
 
✔ mniej pracy manualnej
✔ mniej osób potrzebnych do analizy danych
✔ brak opłat za zewnętrzne API (system lokalny)
 
⚠️ Redukcja błędów
 
✔ brak „ludzkiego zgadywania”
✔ spójność odpowiedzi
✔ kontrolowany pipeline danych
 
🔐 Bezpieczeństwo i kontrola
 
✔ dane nie wychodzą poza organizację
✔ brak zależności od dostawców (no vendor lock-in)
✔ pełna kontrola nad modelem i logiką.

 

🔴 CO REALNIE BUDUJESZ?

1. System wyszukiwania dokumentów (bank-grade)
   » Full-Text Search + wektory
   » wyszukiwanie semantyczne
   » obsługa dużych zbiorów dokumentów
2. System RAG (Retrieval-Augmented Generation)
   » pipeline produkcyjny
   » chunking, embeddingi, indeksowanie
   » generowanie odpowiedzi na podstawie danych firmowych
3. AI Agent (pracownik cyfrowy)
   » integracja z bazą danych (SQL Server)
   » automatyzacja zapytań
   » wsparcie decyzji biznesowych
 

⚙️ TECHNOLOGIA = STABILNOŚĆ I SKALOWALNOŚĆ

Rozwiązujesz realny problem:
 
👉 „Dlaczego działa przy 10k dokumentów, a nie działa przy 1M?”
 
Budujesz rozwiązanie:
 
🧱 stabilne (brak zależności od SaaS)
🚀 skalowalne (ANN, HNSW, FAISS → przyspieszenie 100–1000x)
🧩 modułowe (łatwa rozbudowa).

To nie jest teoria.
Budujesz kompletny system krok po kroku.

AI, AGENT, LLM Large Language Model, RAG Retrieval-Augmented Generation, CHUNK, EMBEDDING, ANN Approximate Nearest Neighbor, nomic-embed-text, COSINE SIMILARITY, BRUT-FORCE, BOTTLENECK, C# .NET, PYTHON, PIPELINE, OLLAMA LLAMA3, MICROSOFT SEMANTIC KERNEL, HNSW HIERARCHICAL NAVIGABLE SMALL WORDLD, IVF INVERTED FILE INDEX, FAISS FACEBOOK AI SIMILARITY SEARCH, VECTOR DATABASE DB, FLASK, RATE LIMITING, GUARDRAILS, BIAS, OUTLIER, SQL, T-SQL, FTS, Enterprise

 

🔴 POZIOM ENTERPRISE (NIE DEMO)

Wdrażasz:
 
✔ rate limiting (czas odpowiedzi)
✔ guardrails (bezpieczeństwo AI)
✔ prompt engineering (dbałość o jakość odpowiedzi).
 

👉 To nie jest prototyp.
To jest system gotowy na produkcję.

To dokładnie ten typ systemów, który firmy już wdrażają (RAG + SQL + agenci)

AI, AGENT, LLM Large Language Model, RAG Retrieval-Augmented Generation, CHUNK, EMBEDDING, ANN Approximate Nearest Neighbor, nomic-embed-text, COSINE SIMILARITY, BRUT-FORCE, BOTTLENECK, C# .NET, PYTHON, PIPELINE, OLLAMA LLAMA3, MICROSOFT SEMANTIC KERNEL, HNSW HIERARCHICAL NAVIGABLE SMALL WORDLD, IVF INVERTED FILE INDEX, FAISS FACEBOOK AI SIMILARITY SEARCH, VECTOR DATABASE DB, FLASK, RATE LIMITING, GUARDRAILS, BIAS, OUTLIER, SQL, T-SQL, FTS, Enterprise

 

🔴 DLA KOGO JEST TEN PROGRAM WDROŻENIOWY?

✔ Firm, które chcą wdrożyć AI bez ryzyka i chaosu.
✔ Zespołów IT budujących rozwiązania wewnętrzne.
✔ Organizacji pracujących na zbiorach dokumentów.

 

🔴 CO WYRÓŻNIA TEN PROGRAM WDROŻENIOWY?

🛠️ budowanie realnych produktów (nie slajdy)
🧠 uczenie się architektury, a nie tylko narzędzi
📦 dostajesz gotowe rozwiązania do customizacji
🏢 otrzymujesz rozwiązania klasy enterprise, a nie „demo z internetu”.

 

🔴 4-DNIOWY PROCES BUDOWY GOTOWEGO SYSTEMU AI ZAWIERA:

[1] OMÓWIENIE STACKU TECHNOLOGICZNEGO
   ➡ 1.1 » Środowisko warsztatowe – Core
   ➡ 1.2 » Alternatywne technologie enterprise
   ➡ 1.3 » Podsumowanie i uzasadnienie stacku technologicznego

[2] INSTALACJA WYMAGANEGO ŚRODOWISKA
   ➡ 2.1 » Wymagania sprzętowe
   ➡ 2.2 » Instalacja oprogramowania + doinstalowanie wymaganych składników
   ➡ 2.3 » Graficzny schemat działania modelu

[3] CASE: SYSTEM WYSZUKIWANIA DOKUMENTÓW W BANKU
   ➡ 3.1 » Wprowadzenie do systemu
   ➡ 3.2 » Scenariusz biznesowy
   ➡ 3.3 » Zakres dokumentów
   ➡ 3.4 » Problem wyszukiwania dokumentów
   ➡ 3.5 » Architektura rozwiązania
   ➡ 3.6 » Model danych

[4] UTWORZENIE BAZY DANYCH, DBO, FTS I OMÓWIENIE DOKUMENTÓW
   ➡ 4.1 » Utworzenie bazy danych i DBO
   ➡ 4.2 » FTS (Full-Text Search)
   ➡ 4.3 » Omówienie dokumentów pdf
   ➡ 4.4 » Przygotowanie DBO dla dokumentów
   ➡ 4.5 » Docelowy proces wyszukiwania
   ➡ 4.6 » Załadowanie testowych dokumentów

[5] EMBEDDINGI, WEKTORY, METODY
   ➡ 5.1 » Wprowadzenie
   ➡ 5.2 » Reprezentacja tekstu jako wektor
   ➡ 5.3 » Przestrzeń wektorowa
   ➡ 5.4 » Podobieństwo wektorów
   ➡ 5.5 » Metoda cosine similarity (podobieństwo cosinusowe)
   ➡ 5.6 » Wyprowadzenie matematyczne
   ➡ 5.7 » Przykład obliczenia podobieństwa cosinusowego
   ➡ 5.8 » Normalizacja L2
   ➡ 5.9 » ANN – Approximate Nearest Neighbor (przybliżony najbliższy sąsiad)
   ➡ 5.10 » Ręczne obliczenie podobieństwa cosinusowego
   ➡ 5.11 » Implementacja cosine similarity w T-SQL
   ➡ 5.12 » Implementacja cosine similarity w .NET C# (CLR)
   ➡ 5.13 » Case: test wydajnościowy – SQL vs .NET C#

[6] BUDOWA PIPELINE (PROCES)
   ➡ 6.1 » Wprowadzenie do pipeline (proces)
   ➡ 6.2 » Architektura pipeline (proces)
   ➡ 6.3 » Cel dzielenia dokumentów na fragmenty
   ➡ 6.4 » Czym jest chunk
   ➡ 6.5 » Sliding window
   ➡ 6.6 » Overlap
   ➡ 6.7 » Granularność chunków
   ➡ 6.8 » Strategia segmentacji regulacji prawnych
   ➡ 6.9 » Implementacja chunkingu w .NET C#
   ➡ 6.10 » Model embeddingów i ich uzasadnienie
   ➡ 6.11 » Implementacja embeddingów w .NET C#

[7] GOTOWY PROJEKT RAG W C#
   ➡ 7.1 » Wstęp dotyczący podejścia
   ➡ 7.2 » Implementacja aplikacji RAG w C#

[8] CZYSZCZENIE / AKTUALIZACJA DOKUMENTÓW
   ➡ 8.1 » Wprowadzenie
   ➡ 8.2 » Implementacja procedury
   ➡ 8.3 » Podpięcie procedury do aplikacji

[9] CASE: WYSZUKIWANIE SEMANTYCZNE (HYBRID)
   ➡ 9.1 » Wprowadzenie do sposobów wyszukiwania
   ➡ 9.2 » Architektura pipeline (proces) systemu RAG
   ➡ 9.3 » Model llama3
   ➡ 9.4 » Implementacja pipeline RAG (hybrid)
   ➡ 9.5 » Case: lista wymaganych dokumentów (pl)

[10] CASE: UŻYCIE SEMANTIC KERNEL (.NET)
   ➡ 10.1 » Wstęp
   ➡ 10.2 » Semantic kernel (.NET) + orkiestracja
   ➡ 10.3 » Implementacja docelowa RAG + orkiestracja
   ➡ 10.4 » Podsumowanie
   ➡ 10.5 » Agent AI do SQL (plugin) v1
   ➡ 10.6 » Agent AI do SQL (plugin) v2

[11] PROBLEM SKALOWANIA W SYSTEMACH RAG
   ➡ 11.1 » Wstęp
   ➡ 11.2 » Brute-force similarity = o(n)
   ➡ 11.3 » Wąskie gardła, tzw. Bottlenecks
   ➡ 11.4 » Dlaczego 10k działa a 1m nie
   ➡ 11.5 » Case: pomiar czasu
   ➡ 11.6 » Case: ile ram zajmuje baza embeddingów
   ➡ 11.7 » Case: test realny w projekcie C#

[12] ANN, HNSW, IVF, FAISS: PRZYŚPIESZENIE 100-1000X
   ➡ 12.1 » ANN (Approximate Nearest Neighbor)
   ➡ 12.2 » HNSW (Hierarchical Navigable Small World)
   ➡ 12.3 » IVF (Inverted File Index)
   ➡ 12.4 » HNSW vs. IVF
   ➡ 12.5 » biblioteka FAISS vs. Vector DB

[13] INSTALACJA FAISS
   ➡ 13.1 » Wstęp
   ➡ 13.2 » Instalacja Python
   ➡ 13.3 » Środowisko wirtualne venv
   ➡ 13.4 » Instalacja FAISS
   ➡ 13.5 » Weryfikacja instalacji FAISS
   ➡ 13.6 » Podsumowanie

[14] RAG: POZIOM ENTERPRISE – IMPLEMENTACJA
   ➡ 14.1 » Schemat finalny rozwiązania klasy enterprise
   ➡ 14.2 » Budowa API FAISS (flask)
   ➡ 14.3 » Integracja z C# (nasz projekt)
   ➡ 14.4 » Testowanie
   ➡ 14.5 » Podsumowanie

[15] ROZSZERZENIA KLASY ENTERPRISE W SYSTEMIE RAG
   ➡ 15.1 » Rate limiting – ograniczenia szybkości
   ➡ 15.2 » Guardrails – bariery ochronne
   ➡ 15.3 » Analiza BIAS
   ➡ 15.4 » Wykrywaniem outlierów – wartości odstające
   ➡ 15.5 » Testy regresji modelu
   ➡ 15.6 » Podsumowanie modułu

Related products