Merkintöjä satamasta
Käytännönläheistä, satunnaista kirjoitusta tekoälystä ja datasta — mikä toimii, mikä ei, ja miksi.
RAG joka todella toimii tuotannossa
Useimmat hakujärjestelmät eivät kaadu malliin vaan putkitukseen. Mikä erottaa demon luotettavasta assistentista.
Lue →EU:n tekoälysäädös pohjoismaisille tiimeille
Käytännön kartta siitä, mitä säädös vaatii, milloin, ja miten hallinta rakennetaan sisään heti alusta.
Lue →Agenttipohjainen tekoäly: milloin sitä ei kannata käyttää
Autonomiset agentit ovat tehokkaita ja helppo soveltaa väärin. Missä ne ovat arvonsa väärtejä ja missä yksinkertainen putki voittaa.
Lue →Miksi datan laatu voittaa mallivalinnan
Tiimit pakkomielteisesti miettivät malliarkkitehtuuria ja laiminlyövät sitä syöttävän datan. Tuotto on lähes aina päinvastainen.
Lue →MLOps ilman raskasta alustaa
Malleja voi valvoa ja uudelleenkouluttaa luotettavasti kevyillä työkaluilla. Tässä on olennainen minimi.
Lue →Semanttinen kerros yksinkertaisesti
Miksi yksi sovittu määritelmä per mittari on suurin yksittäinen korjaus raportointiin, johon kukaan ei luota.
Lue →Vektorihaku: viisi yleistä sudenkuoppaa
Paloittelu, upotukset ja arviointi kaatavat useimmat ensiyritykset. Tarkistuslista tavallisten ansojen välttämiseksi.
Lue →Feature store: milloin se kannattaa
Feature store ratkaisee todellisia ongelmia ja luo uusia. Milloin vaihtokauppa maksaa itsensä takaisin, milloin ei.
Lue →LLM-kustannusten hallinta
Token-laskut kasvavat hiljaa kunnes yllättävät. Käytännön keinot leikata kustannuksia laadusta tinkimättä.
Lue →Datasopimukset käytännössä
Datasopimus on lupaus tuottajan ja kuluttajan välillä. Miten tehdä niistä todellisia kaavion sijaan.
Lue →LLM-tulosten arviointi
Ihmisarviointi ei skaalaudu eikä tuntuma ole mittari. Rakenna arviointikehys johon voit luottaa.
Sisäänrakennettu yksityisyys tekoälyjärjestelmissä
GDPR ei ole valintaruutu lopussa. Rakenna tietojen minimointi ja käyttötarkoituksen rajaus alusta.
Streaming vs. eräajo: rehellinen valinta
Reaaliaika on muodikasta ja usein tarpeetonta. Selkeä katsaus siihen milloin streaming ansaitsee monimutkaisuutensa.
Mallikortit joilla on merkitystä
Useimmat mallikortit ovat muodollisuus. Mitä korttiin kuuluu jotta se on hyödyllinen.
Milloin tekoälyä ei kannata käyttää lainkaan
Joskus rehellinen vastaus on sääntö, lomake tai taulukko. Milloin sanoa tekoälylle ei.
Sataman loki
Satunnaisia, käytännönläheisiä huomioita tekoälystä ja datasta. Ei kohinaa.