Zaawansowany prompt engineering
Najważniejsze techniki 2026 (Chain of Thought, ReAct, Plan-and-Execute, structured output) oraz budowa całych systemów promptów. Uczestnicy ćwiczą na własnych przypadkach i wychodzą z gotowymi szablonami.
Szkolenie · 1 dzień · 8 h
Efektywne wykorzystanie LLM w praktyce — Prompt Engineering, RAG i Agenty
Jak realnie i bezpiecznie używać dużych modeli językowych w codziennej pracy i projektach.
1. Dla kogo jest to szkolenie?
Szkolenie jest dla osób, które już korzystają z LLM i chcą przejść na wyższy poziom praktycznego wykorzystania — od pojedynczych promptów do działających rozwiązań.
- Programiści i full-stack developerzy chcący efektywnie integrować LLM w projektach
- Tech leaderzy i architekci rozwiązań AI
- Osoby odpowiedzialne za wdrażanie AI w firmie
- Zespoły budujące wewnętrzne narzędzia AI (asystenci, automatyzacje, RAG)
Poziom: średniozaawansowany / zaawansowany. Szkolenie nie jest przeznaczone dla osób, które nigdy nie używały ChatGPT czy Claude, ani dla tych, którzy chcą trenować duże modele od zera.
Główne założenia szkolenia
- Skupiamy się na tym, co naprawdę działa i daje wartość w 2026 roku
- Rezygnujemy z tematów o niskim ROI (np. trenowanie modeli od zera)
- Duży nacisk na RAG, agentów i bezpieczne wdrożenia
- Bezpieczeństwo i koszty traktujemy jako temat pierwszoplanowy
- Każdy uczestnik wychodzi z konkretnymi, gotowymi do użycia rozwiązaniami
2. Co zyska uczestnik po szkoleniu?
- Umiejętność tworzenia zaawansowanych promptów i systemów promptów (Chain of Thought, ReAct, structured output)
- Zdolność zbudowania prostego, działającego systemu RAG na własnych danych
- Umiejętność zaprojektowania i uruchomienia prostego agenta z narzędziami (function calling)
- Metody oceny jakości odpowiedzi LLM i wprowadzania mechanizmów kontroli
- Zrozumienie realnych kosztów, ryzyk i ograniczeń przy wdrażaniu LLM w firmie
- Wiedzę, jak unikać najczęstszych błędów przy integracji LLM z istniejącymi systemami
3. Szczegółowy program szkolenia
| Godzina | Moduł | Zakres praktyczny |
|---|---|---|
| 9:00 – 9:40 | LLM w 2026 — co się naprawdę liczy | Przegląd aktualnych modeli i ich realnych możliwości. Kiedy wybrać jaki model. Największe ograniczenia i pułapki. |
| 9:40 – 11:00 | Zaawansowany prompt engineering | Najlepsze techniki 2026 (Chain of Thought, ReAct, Plan-and-Execute, structured output). Systemy promptów. Ćwiczenia. |
| 11:00 – 11:15 | — | Przerwa kawowa |
| 11:15 – 12:45 | RAG w praktyce | Czym jest RAG i dlaczego jest kluczowy. Chunking, embeddingi, wektorowe bazy danych. Budowa prostego RAG krok po kroku. |
| 12:45 – 13:45 | — | Przerwa obiadowa |
| 13:45 – 15:15 | Agenty i tool use | Czym są agenty i kiedy mają sens. Function calling. Budowa prostego agenta z narzędziami. Ćwiczenie. |
| 15:15 – 15:30 | — | Przerwa kawowa |
| 15:30 – 16:30 | Bezpieczeństwo, koszty i wdrożenia | Największe ryzyka (prompt injection, data leakage). Kontrola kosztów. Wzorce bezpiecznego wdrażania. Guardrails. |
| 16:30 – 17:00 | Podsumowanie i roadmapa | Najlepsze narzędzia i frameworki. Q&A. Plan dalszego rozwoju. |
4. Kluczowe elementy programu
RAG w praktyce
Najbardziej wartościowy temat całego dnia: chunking, embeddingi i wektorowe bazy danych. Budujemy prosty, działający system RAG na własnych danych — krok po kroku.
Agenty i tool use
Function calling i projektowanie prostych agentów z narzędziami. Pokazujemy, kiedy agent realnie ma sens, a kiedy lepiej zostać przy zwykłym promptcie.
Bezpieczeństwo, koszty i wdrożenia
Prompt injection, data leakage, kontrola kosztów i guardrails. Wzorce bezpiecznego wdrażania LLM w istniejących systemach — temat pierwszoplanowy, a nie dodatek.
5. Dlaczego ta wersja jest lepsza?
Program został skondensowany do jednego dnia tak, by maksymalizować realną wartość dla firm i zespołów technicznych.
- Czas trwania skrócony z 2 dni do 1 dnia — większa realność i opłacalność dla firm
- Usunięto tematy o niskim ROI: trenowanie modeli od zera, akademickie metryki (ROUGE, BLEU), głębokie integracje z PyTorch/TensorFlow
- Wzmocniono najbardziej wartościowe obszary: RAG, agentów z tool calling oraz bezpieczeństwo i koszty wdrożeń
- Dodano praktyczne przykłady wdrożeń, nacisk na realne koszty i ryzyka oraz więcej ćwiczeń
- Efekt: uczestnik wychodzi z konkretnymi umiejętnościami do natychmiastowego zastosowania
Rekomendacja
Wersja 1-dniowa (8 godzin) jest najbardziej rekomendowana dla większości firm i zespołów — najlepszy stosunek wartości do czasu i kosztu. Wersję 1,5-dniową warto rozważyć tylko przy bardzo zaawansowanej grupie technicznej, która chce głębiej wejść w temat RAG i agentów.
6. Forma prowadzenia i wymagania
Forma
- Intensywny warsztat praktyczny — minimum teorii, maksimum ćwiczeń
- Prowadzący pokazuje workflow na żywo, uczestnicy odtwarzają go na własnych laptopach
- Praca na realnych przypadkach uczestników (prompt engineering, RAG, agent)
- Gotowe szablony promptów i przykłady do zabrania po szkoleniu
Wymagania techniczne
- Laptop z dostępem do internetu (Windows, macOS lub Linux)
- Konto w co najmniej jednym narzędziu AI (ChatGPT, Claude lub odpowiednik); dostęp do API mile widziany
- Podstawowa znajomość programowania (np. Python) i pracy z API
- Doświadczenie w korzystaniu z LLM na poziomie użytkownika
- Liczba uczestników: 8–12 osób
Szkolenie gotowe do realizacji w wersji 1-dniowej (8 h); możliwość rozszerzenia do 1,5 dnia dla zaawansowanych grup technicznych. Program dostosowujemy do stacku i przypadków użycia uczestników.
Zapytaj o szkolenie „LLM w praktyce — Prompt Engineering, RAG i Agenty”Inne programy
Zobacz pozostałe szkolenia
Pełna oferta warsztatów AI — od analityków Excela po zespoły marketingu i HR.