Nasz blog

Czym jest AIOps: korelacja alertów, wykrywanie anomalii, analiza przyczyn i automatyczna reakcja. Jak zbudować podstawy AIOps z monitoringiem i n8n oraz jak zachować kontrolę.

Co to jest n8n, jakie automatyzacje n8n wdrażają firmy, jak wygląda wdrożenie n8n w firmie, ile trwa i kiedy warto użyć agentów AI.

Kiedy firmie opłaca się własny, lokalny model językowy, a kiedy API: dane, wolumen, jakość i zespół. Zastosowania w marketingu i jak podjąć decyzję po teście.

Gdzie agenci LLM pomagają w marketingu (research, raporty, treści, segmentacja), kiedy są ryzykiem i jak wdrożyć ich bezpiecznie z kontrolą człowieka.

Co powinien umieć chatbot AI w obsłudze klienta, jak mierzyć jego efekt (także konwersję), jak go zbudować w n8n i jakich błędów unikać.

Jak zbudować chatbota RAG w n8n: indeksowanie dokumentów firmy w bazie wektorowej, workflow rozmowy z agentem, zastosowania w marketingu i sprzedaży oraz kontrola jakości.

Typy agentów AI: asystent z bazą wiedzy, agent z narzędziami, agent planujący i system wieloagentowy. Jak dobrać architekturę do procesu i przykład z marketingu.

Czym są modele językowe (LLM), jakie są rodzaje modeli, czym są polskie LLM jak Bielik i PLLuM oraz jak wybrać model do zadania w firmie.

Co może robić asystent AI w firmie (klienci, handlowcy, obsługa, HR, zarząd), czego nie powinien robić bez kontroli i przykład asystenta dla nowych pracowników w n8n.

Jak sprawdzać jakość workflow AI w n8n: zbiór testowy, metryki, funkcja Evaluations, porównanie wersji i monitoring na produkcji. Przykład z marketingu.

Co umożliwia node AI Agent w n8n, z czego składa się agent (model, narzędzia, pamięć, parser), przykład agenta do researchu i dobre praktyki wdrożenia.

Jak ocenić, czy n8n pasuje do firmy: integracje, hosting, koszty, bezpieczeństwo i zespół. Karta oceny, pilotaż na jednym procesie oraz mocne i słabe strony n8n.