RAG / Agent Proof-of-Value
Dla firm, które chcą dowodu wartości zanim zainwestują w platformę.
Co otrzymujesz
- Działający demonstrator na Twoich danych
- Dashboard ewaluacji jakości odpowiedzi
- Raport decyzyjny go/no-go
AI Engineering / architektura danychPraca od pytania do wdrożenia
Datarmination
Projektuję i wdrażam systemy AI: od agentów i RAG po ewaluację, architekturę danych i grafy wiedzy. Pomagam sprawdzić pomysł, uporządkować prototyp i doprowadzić go do działania.
źródła / dane / kontekstpojęcia / relacje / regułyinterfejs / test / wydanie
Schemat pracy, nie automatyczny proces.
01
Research
Źródła, synteza, weryfikacja
02
Dane
Modele, relacje, jakość
03
AI
Prototypy, ocena, kontrola
04
Produkt
Interfejs, testy, wdrożenie
01Oferta usług
Konkretny zakres. Konkretny rezultat.
Od sprawdzenia pomysłu po wdrożenie i stałą współpracę. Sześć sposobów, w jakie mogę dołączyć do Twojego projektu.
LLM Observability Sprint
Dla zespołów z LLM w produkcji, bez wglądu w jakość i koszty.
Co otrzymujesz
- Observability (Langfuse / OpenTelemetry)
- Ewaluacja LLM-as-a-Judge z audit trail
- Koszt per zapytanie
AI Architecture Blueprint
Dla zarządów i CTO przed decyzją inwestycyjną.
Co otrzymujesz
- Dokument docelowej architektury
- Backlog wdrożenia
- Szacunek TCO
PoC-to-Production
Dla zespołów DS z notebookami, które muszą dowozić powtarzalnie.
Co otrzymujesz
- Reprodukowalne pipeline’y (Dagster / SQLMesh)
- Walidacja danych i CI/CD dla ML
- Pełna audytowalność
Entity Resolution & Knowledge Graph Sprint
Dla firm, których słowniki dostawców, produktów, klientów i technologii rozjechały się między systemami.
Co otrzymujesz
- Deduplikacja i kanonizacja słowników głównych — od dopasowań deterministycznych po semantyczne
- Słownik kontrolowany: definicje rozstrzygające, noty zakresowe, typologia relacji
- Schemat grafu (property graph lub SKOS/RDF) z walidacją strukturalną w CI
AI Engineer w Twoim zespole
Dla firm potrzebujących seniora GenAI na stałe, elastycznie.
Co otrzymujesz
- Stały dostęp do seniora AI
- Przeglądy architektury i kodu
- Mentoring zespołu
Podane terminy są orientacyjne. Zakres, harmonogram i wycenę ustalamy po rozmowie o danych, integracjach i kryteriach odbioru.
02Stos technologiczny
Z czego buduję.
Narzędzia dobieram do danych, zadania i infrastruktury zespołu. Poniżej warsztat podzielony według zastosowań.
Systemy agentowe
Przepływ zadań, narzędzia, walidacja odpowiedzi i punkty kontroli człowieka.
- LangGraph
- OpenAI Agents SDK
- Pydantic
- Structured outputs
RAG i praca ze źródłami
Wyszukiwanie w dokumentach, łączenie metod i sprawdzanie podstaw odpowiedzi.
- Retrieval hybrydowy
- BM25
- Reranking
- Deep-research loops
Taksonomie i grafy wiedzy
Słowniki, relacje między pojęciami i porządkowanie rozbieżnych nazw.
- SKOS
- RDF / SPARQL
- NetworkX
- SFIA / ESCO / O*NET
Ewaluacja i observability
Ślady wykonania, zestawy testowe, ocena odpowiedzi i koszt zapytania.
- Langfuse
- OpenTelemetry
- LLM-as-a-Judge
- Multi-model consensus
Modele i ich integracja
Dobór modelu do zadania, porównanie jakości i kontrola kosztu wywołań.
- LiteLLM
- Claude / OpenAI / Gemini
- scikit-learn
- XGBoost
Dane i wyszukiwanie
Schematy danych, przetwarzanie, indeksy i interfejsy do istniejących systemów.
- PostgreSQL / pgvector
- Qdrant
- Python / SQL
- FastAPI
Podstawa warsztatu
Kod, środowisko, testy i powtarzalne wydanie.
Python / SQL / pandas / NumPy / Git / Docker / CI/CD / uv / ruff / pytest
03Wybrane realizacje
Przykłady z warsztatu.
Wszystkie pokazane tutaj projekty realizuję wyłącznie na własne zlecenie. Każdy pokazuje inne zastosowanie tego samego warsztatu: źródła, struktura, interfejs i kontrola jakości.
01
Projekt publiczny · działa w sposób ciągły
Skills Intelligence
Atlas kompetencji, słownik AI i profile ról w jednym publicznym warsztacie. Wiedzę można przeglądać z różnych stron, a źródła i założenia pozostają blisko wniosków.
Co powstało
Otwórz Skills Intelligence (nowa karta)Serwis działa w sposób ciągły: atlas, słownik i profile ról łączą się z regularnym opracowywaniem nowych sygnałów o AI, kompetencjach i zmianach w pracy. Materiały przechodzą kontrolę redakcyjną, a walidatory sprawdzają spójność danych przed publikacją.
Zakres pracy i ograniczenia
- Punkt wyjścia
- Wiedza o kompetencjach i zmianach w pracy jest rozproszona między raportami, słownikami i modelami. Trudno zobaczyć relacje oraz porównać znaczenia.
- Kluczowa decyzja
- Połączyłem pojęcia stabilnymi identyfikatorami i jawnymi relacjami. Źródła, metodologia i kontrola jakości są częścią produktu.
- Mój zakres
- Model wiedzy, przetwarzanie danych, interfejs, redakcja i proces wydania.
- Kontekst i granice
- To autorski produkt badawczy. Mapy i oceny należy czytać razem z metodologią oraz zakresem źródeł.
02
Projekt publiczny
Mazury Rowerem
Przewodnik po Mazurskiej Pętli Rowerowej. Łączy mapę z odcinkami trasy, miejscami i planami wyjazdu. Podstawowe materiały można zabrać także poza zasięg.
Co powstało
Zobacz Mazurską Pętlę (nowa karta)Interaktywny przewodnik z planami dzień po dniu, plikami GPX i materiałem do wydruku. Od researchu do narzędzia do zabrania na rower.
Zakres pracy i ograniczenia
- Punkt wyjścia
- Planowanie wyjazdu wymaga zebrania map, opisów odcinków, dojazdu i punktów po drodze. W terenie potrzebna jest jeszcze szybka odpowiedź bez internetu.
- Kluczowa decyzja
- Powiązałem dane odcinków z mapą i profilem trasy. Niepewne informacje mają widoczny status, a przewodnik wspiera pracę offline.
- Mój zakres
- Model danych trasy, research, mapy, interfejs i funkcje offline.
- Kontekst i granice
- Niezależny przewodnik. Warunki terenowe i dostępność usług mogą się zmieniać; informacje wymagające potwierdzenia są oznaczone.
03
Projekt publiczny
Nazi Report
Wielojęzyczne archiwum dokumentujące sprawców zbrodni nazistowskich i struktury odpowiedzialności. Cel edukacyjny wymaga tu szczególnej staranności wobec źródeł, języka i kontekstu.
Co powstało
Otwórz archiwum (nowa karta)Publiczne archiwum z profilami, relacjami i chronologią. Czytelnik może przejść od opisu do źródeł i metodologii.
Zakres pracy i ograniczenia
- Punkt wyjścia
- Biografie, zależności i wydarzenia muszą zachować źródła oraz znaczenie w każdej wersji językowej. Błąd redakcyjny może zmienić sens historycznego opisu.
- Kluczowa decyzja
- Zbudowałem wspólną strukturę danych i kontrole spójności wydań językowych. Walidatory zatrzymują publikację przy wykrytych brakach.
- Mój zakres
- Struktura archiwum, research, interfejs i kontrola procesu publikacji.
- Kontekst i granice
- Projekt edukacyjny oparty na opracowanych źródłach. Zakres opisów wyznaczają dostępne materiały i udokumentowane ustalenia.
04
Narzędzie lokalne
HELM
Lokalne narzędzie, które łączy projekty, zadania, decyzje i pamięć. Pomaga wrócić do kontekstu pracy i zobaczyć następny krok, zamiast szukać go w kolejnych notatkach.
Co powstało
Porozmawiajmy o podobnym narzędziuZmiany mają historię, informacje zachowują źródła, a propozycje wymagają zatwierdzenia. Kopie, eksport i odtwarzanie są częścią aplikacji.
Zakres pracy i ograniczenia
- Punkt wyjścia
- Projekty i ustalenia były rozproszone między plikami i eksportami. Dawna notatka łatwo zaczynała udawać aktualną decyzję.
- Kluczowa decyzja
- Oddzieliłem źródło, obserwację i zatwierdzoną zmianę. Aplikacja może zaproponować następny krok, ale nie podejmuje go za użytkownika.
- Mój zakres
- Model danych, aplikacja przeglądarkowa, lokalny serwer, importy, historia zmian i testy.
- Kontekst i granice
- Własne narzędzie lokalne, nie publiczna usługa. Ilustracja obok pokazuje zasadę działania, nie prywatną bazę ani zrzut interfejsu. Osłona wrażliwych wpisów nie jest szyfrowaniem.
05
Projekt publiczny · działa w sposób ciągły
Wspólny Punkt
Przegląd prasy konserwatywnej z różnych krajów. Łączy dobór materiałów, tłumaczenie i syntezę źródeł w polskojęzyczne opracowania, pokazując wspólne wydarzenia i różnice interpretacji.
Co powstało
Otwórz Wspólny Punkt (nowa karta)Serwis działa w sposób ciągły: kolejne materiały przechodzą przez zbieranie, tłumaczenie, łączenie wątków i kontrolę redakcyjną. Czytelnik może przejść od opracowania do jego źródeł.
Zakres pracy i ograniczenia
- Punkt wyjścia
- Te same wydarzenia są opisywane w różnych językach i kontekstach. Zestawienie perspektyw wymaga zachowania źródeł oraz oddzielenia faktów od interpretacji.
- Kluczowa decyzja
- Powiązałem materiały w wątki i oddzieliłem publiczne opracowania od warsztatu redakcyjnego. Syntezy zachowują podstawę źródłową i zakres wykorzystanej lektury.
- Mój zakres
- Koncepcja produktu, dobór i model źródeł, proces opracowania, interfejs czytelnika i warsztat redakcyjny.
- Kontekst i granice
- Przegląd wybranego nurtu prasy, nie pełny obraz debaty. Zestawienie perspektyw i zakres lektury pomagają ocenić opracowanie, ale nie zastępują oceny samych źródeł.
06
Projekt publiczny
Atlas Małych Odkryć
150 pomysłów na małe serwisy o Polsce oraz Atlas 344 mezoregionów Kondrackiego. Zamiast poprzestać na katalogu, można wejść do miniwitryn i porównać, jak ten sam temat działa w wersjach V1–V4.
Co powstało
Otwórz Atlas Małych Odkryć (nowa karta)Katalog połączony z mapą, źródłami i kryteriami oceny. Wersje V1–V3 pokazują różne sposoby opowiadania o tym samym temacie, sześć tematów rozbudowano do pełnych serwisów V4, a moduł /kondracki/ udostępnia 344 opracowania regionów i 688 eksportów GIS. Osobny warsztat pozwala zajrzeć do kodu wersji V2.
Zakres pracy i ograniczenia
- Punkt wyjścia
- Lista pomysłów nie pokazuje jeszcze, czy temat nadaje się na użyteczny serwis. Trzeba sprawdzić, jak treść, forma i interakcja pracują razem.
- Kluczowa decyzja
- Połączyłem research z budową miniwitryn. Zachowane wersje pozwalają porównywać konkretne rozwiązania, zamiast oceniać sam opis pomysłu.
- Mój zakres
- Koncepcja, research, kryteria katalogu, kierowanie generowaniem miniwitryn V1–V4, opracowanie 344 kart regionów Kondrackiego, redakcja, interfejs, mapa oraz porównanie wersji i kodu.
- Kontekst i granice
- Miniwitryny V1–V3 są konceptami i demonstratorami, nie kompletem zweryfikowanych przewodników. Przykładowe dane wymagają potwierdzenia przed użyciem w terenie. Analiza kodu dotyczy wersji V2.
04Sposób pracy
Jak wygląda praca.
Każdy projekt ma własną drogę. Te zasady pomagają mi utrzymać kierunek.
- 01
Zaczynam od decyzji
Ustalamy, kto ma skorzystać z rezultatu, co dziś utrudnia pracę i po czym poznamy poprawę.
- 02
Sprawdzam podstawy
Oglądam dane i źródła. Oddzielam fakty od założeń, a pomysł porównuję z prostym rozwiązaniem bez AI.
- 03
Buduję i wystawiam na próbę
Powstaje działający fragment. Testujemy również pomyłki, braki danych i momenty, w których potrzebna jest decyzja człowieka.
- 04
Zostawiam czytelny system
Kod, dokumentacja i sposób uruchomienia są częścią rezultatu. Kolejny krok wynika z tego, czego się dowiedzieliśmy.
05Za pracownią
Piotr
Pytlarz.
Badacz źródeł. Inżynier danych. Autor produktów.
Otwórz Gabinet Piotra (nowa karta)Interesuje mnie to, co pomiędzy dziedzinami. W jednym projekcie układam pojęcia, w drugim łączę mapę z danymi terenowymi, w kolejnym szukam sposobu na rzetelną publikację. Łączę warsztat inżyniera z cierpliwością badacza i redaktora.
Datarmination to moja autorska praktyka. Prowadzę pracę od pierwszego pytania po działający interfejs. Lubię rozumieć, do czego coś będzie potrzebne — i budować tak, żeby kolejna osoba mogła zrozumieć, jak to działa.
Datarmination · dane, AI i projektowanie produktuZanim napiszesz
01Na jakim etapie warto się odezwać?
Już wtedy, gdy potrafisz opisać problem, nawet jeśli rozwiązanie jest jeszcze niejasne. Mogę też pomóc ocenić istniejący prototyp lub uporządkować kolejny etap pracy.
02Czy każdy projekt musi używać AI?
Nie. Najpierw sprawdzam, co da się osiągnąć prostszymi metodami. Model ma sens, gdy wnosi sprawdzalną wartość do konkretnego zadania.
03Jak ustalimy zakres i koszt?
Zaczniemy od problemu, dostępnych materiałów i oczekiwanego rezultatu. Na tej podstawie zaproponuję zakres pierwszego etapu oraz sposób jego odbioru.
04Co dostanę po zakończeniu pracy?
Uzgodniony rezultat wraz z potrzebnym kodem, dokumentacją i instrukcją uruchomienia. Zasady przekazania praw i dalszego utrzymania ustalimy przed rozpoczęciem.
06Kontakt
Opisz punkt wyjścia.
Opisz, co chcesz osiągnąć, co dziś utrudnia pracę i jaki materiał już masz. Kilka zdań wystarczy, żeby znaleźć punkt zaczepienia.
contact@datarmination.com
Bez formularza. Wiadomość trafia bezpośrednio do mnie.