Fórum:AI automatizace
Poznámky ze semináře „AI pro pokročilé“ (9. 4. 2025) pro potřeby redakce a technické podpory WikiSkript. Uvedené ceny/limity odpovídají stavu v době semináře a mohou se v čase měnit.
Poznámky ze semináře „AI pro pokročilé“[upravit | editovat zdroj]
Seznam komentovaných nástrojů[upravit | editovat zdroj]
| Nástroj | K čemu slouží | Cena (orientačně) | Free verze | Omezení / poznámky |
|---|---|---|---|---|
| CodeGuide | Tvorba strukturovaného zadání (promptů/specifikace) pro další AI nástroje z hrubého popisu cíle. | ~20 USD/měs. | Ne (dle uvedení v semináři) | Podporované cílové nástroje: např. lovable, replit, bolt, cursor, windsurf aj. Vstup: krátký popis cíle (aplikace může doptávat). Výstup: strukturované zadání a prompty. |
| Cloudflare (AutoRAG) | CDN platforma; v rámci prezentace využita funkcionalita AutoRAG pro práci s dokumenty (např. PDF) a napojení na AI modely / vektorové úložiště. | Během otevřené betaverze zdarma; následně doplňky od ~5 USD/měs. | Ano (během betaverze, s omezeními) | Uvedený limit: denní limit 100 000 požadavků pro Cloudflare Workers; část pokročilých funkcí vyžaduje placené doplňky. Dokumentace: AutoRAG. |
| Replit | Online vývojové prostředí v prohlížeči (psaní/spouštění kódu), použitelné i na mobilu. | Placená verze od ~25 USD/měs. | Ano (omezeně) | Omezené projekty a AI přístup, pomalejší výpočetní výkon ve free plánu. |
| n8n | Low-code/no-code automatizace (workflow), propojování služeb a aplikací; v prezentaci demonstrována AI/RAG aplikace s vektorovou databází. | Zdarma lokálně; cloud placený | Ano (lokálně) | Pokročilé funkce v cloudu dle tarifu. |
| Devin | Webová služba pro asistovaný vývoj software s podporou psaní a testování kódu. | Placené předplatné | Ne | Nutné placené předplatné pro přístup. |
| bolt.new | Rychlé vytvoření projektu; v prezentaci uvedeno jako nástroj pro rychlé vytvoření full-stack aplikace (frontend + backend + DB). | Dle platformy | Ano (dle platformy) | Omezení se liší podle toho, jaký produkt bolt.new aktuálně směruje/aktivuje. |
| lovable | Platforma pro rychlé spuštění projektu; v prezentaci uvedeno jako nástroj zaměřený na frontend (generování čistého kódu). | Od ~20 USD/měs. | Neuvedeno | Rozsah funkcí dle tarifu. |
| Manus | Multi-agentický nástroj typu „deep research“ (při řešení problému si sám průběžně programuje; průběh je vidět v okně). | Placené | Ne | Přístup „na pozvání“, bez veřejného free plánu. |
| DataStax Astra DB | Cloudová databáze s podporou vektorových dat (pro ukládání a vyhledávání embeddingů). | Free plán s kreditem (~25 USD/měs.), dále dle spotřeby | Ano | Po vyčerpání kreditu se služba pozastaví; pro pokračování je nutný upgrade. |
Figma[upravit | editovat zdroj]
Figma je online nástroj pro návrh uživatelských rozhraní a prototypování (běží v prohlížeči, se sdílením a spoluprací v reálném čase).
- Design – vektorový editor pro návrh komponent a stylů, možnost sdílet knihovny napříč týmem.
- Prototypování – tvorba interaktivních prototypů bez nutnosti psaní kódu.
- Spolupráce – současná práce více lidí na jednom souboru, komentáře, historie změn.
- FigJam – virtuální tabule pro brainstorming a plánování.
- Dev Mode – zobrazení informací užitečných pro vývojáře (rozměry, barvy, exporty apod.).
Odkaz: www.figma.com
RAG (Retrieval-Augmented Generation)[upravit | editovat zdroj]
RAG je metoda, která kombinuje generativní modely (LLM) s externími zdroji informací. Typicky probíhá tak, že se k dotazu nejprve vyhledají relevantní dokumenty (retrieval) a jejich obsah se přidá jako kontext do promptu; teprve poté model generuje odpověď. To může snížit riziko „halucinací“ a zlepšit dohledatelnost, ale výstup je stále potřeba ověřovat podle zdrojů.[1]
Vektorová databáze[upravit | editovat zdroj]
Vektorová databáze ukládá data ve formě vektorů (embeddingů) – číselných reprezentací, které zachycují význam a kontext obsahu (např. textu či obrázků). Umožňuje vyhledávání podle podobnosti (approx./nearest neighbor search), nejen podle přesné shody slov. Vektorové databáze jsou klíčovou součástí systémů RAG, protože umožňují rychle najít nejrelevantnější pasáže/dokumenty pro doplnění kontextu.[2]
- ↑ LEWIS, Patrick; PEREZ, Ethan; PIKTUS, Aleksandra; et al. Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). 2020. Dostupné také jako preprint: https://arxiv.org/abs/2005.11401
- ↑ Milvus Documentation. Milvus vector database documentation. Dostupné z: https://milvus.io/docs (cit. dle posledního přístupu).
