Haladó címke | eYssen AI

25 Cikkek

Haladó ×

Esettanulmány: így építettük a saját agentünket

Közel húsz AI-eszköz futott párhuzamosan, és amit az egyik megtanult, arról a másik nem tudott. Ebből lett az EYAS. Ez a poszt nem funkciólista: a döntéseket mutatja meg, a kompromisszumokat, amiket kimondtunk, és azt az egy mérést, ami egy késznek hitt megoldást dobott ki az ablakon.

Haladó Vállalkozó Esettanulmány EYAS Agentek & automatizálás

2026. szept. 13.

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Fine-tuning: mikor éri meg végre?

Egy 350 millió paraméteres, finomhangolt modell **77,6%-os** sikerarányt ért el egy eszközhívási feladaton — miközben egy 175 milliárd paraméteres általános modell ugyanott **26%-ot**. Ötszázszor kevesebb paraméter, háromszoros eredmény. Ez a fine-tuning valódi ígérete. És közben egy nagy szolgáltató **kivezeti a finomhangolási platformját**: új felhasználót már nem fogad, a meglévőknek 2027 januárjáig van idejük.

Haladó Fejlesztő Magyarázat Adat, RAG & saját AI

2026. szept. 13.

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Privát AI: hogyan marad a cégen belül az adat?

Az egyik nagy szolgáltató zero data retention megállapodása tételesen felsorolja, mely végpontokra vonatkozik — és mely nem. A nem-listán ott van a **fájlfeltöltés** és a **vektortároló**: **pontosan az a két funkció, amivel azon a platformon RAG-et építesz.** A másik oldalon pedig a „helyi tehát biztonságos" feltevés: egy 293 napos felmérés **175 108 nyilvánosan elérhető helyi modellszervert** talált 130 országban.

Haladó Vállalkozó How-To Adat, RAG & saját AI

2026. szept. 13.

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Quantization: hogyan férnek be a nagy modellek?

Egy 2026-os, egységes mérés szerint a négybites kvantálás **71%-kal csökkenti a modell méretét**, és cserébe átlagosan **0,43 százalékpontot** vesz el a pontosságból. Gyakorlatilag ingyen van. Csak épp **nem mindenkinek**: ugyanez a négybites kvantálás hosszú bemeneten **59%-os** zuhanást is okozott, és a romlás **nem angol nyelven akár ötszörös** — egy 26 nyelvű mérésben, amiben a magyar is benne van.

Haladó Fejlesztő Magyarázat Adat, RAG & saját AI

2026. szept. 13.

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Hardver a local LLM-hez: VRAM, memória, Apple Silicon

A bevett hüvelykujjszabály szerint a szükséges memória a paraméterszám fele. `[Saját számítás]` Egy nyolcmilliárd paraméteres modell négybites súlyai tényleg 4,6 gigabájtot esznek — **de ugyanennek a modellnek a 128 ezer tokenes kontextusa 18 gigabájtot**, azaz a modell négyszeresét. Aki csak a modellméretet nézi, a szükséges memória ötödét számolta ki. És van egy mérés, ami mindent megfordít: **egy feleannyi GPU-maggal rendelkező chip 83%-kal gyorsabban dolgozza fel a promptot, mint egy drágább** — miközben ötödével lassabban generál.

Haladó Fejlesztő How-To Adat, RAG & saját AI

2026. szept. 13.

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Honnan tudod, hogy a RAG-rendszered jól válaszol?

Egy nyilvános kiértékelési versenyen összemérték a bírálómodellt az emberi bírálóval. Az egyetértésük véletlenre korrigálva **0,29** lett. Ugyanezen a feladaton **két ember egyetértése −0,03** — vagyis rosszabb a véletlennél. Nem az a helyzet, hogy „a gép rossz, az ember jó". A feladat maga rosszul definiált a határeseteknél. Ez a cikk arról szól, mit lehet ennek ellenére megbízhatóan mérni.

Haladó Vállalkozó How-To Adat, RAG & saját AI

2026. szept. 13.

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Hybrid search: miért nem elég a vektor?

Egy 24 ezer kérdéses akadémiai mérésben a „ki [X] gyermeke?" típusú kérdésekre a vektoros keresés **19,2%** pontosságot ért el — az évtizedek óta létező kulcsszavas algoritmus **82,9%-ot**. Hatvanhárom pont különbség. Ugyanezek a módszerek egy másik kérdéssorozaton pont fordítva állnak. **Nem az egyik jobb a másiknál: más hibáik vannak.** Csak épp a hibrid keresés nem az, ami a legtöbbet javít — az a rangsorolás.

Haladó Fejlesztő How-To Adat, RAG & saját AI

2026. szept. 13.

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Chunking: dokumentumok előkészítése és felszabdalása

Egy mérés szerint pusztán attól, hogy a hosszú dokumentumot feldarabolod, a visszakeresés **28,2-ről 45,7-re** javul — **17,5 pont ingyen**. Ugyanez a mérés azt is megmutatja, hogy a **nagyobb darab monoton rosszabb**. A kellemetlen része: a legelterjedtebb eszközök gyári alapbeállítása 800 és 1 024 tokenes, illetve 4 000 karakteres darabokkal dolgozik — és egy független mérésben a 800-as beállítás **a mezőny alján** végzett.

Haladó Vállalkozó How-To Adat, RAG & saját AI

2026. szept. 13.

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

AGENTS.md: projektutasítások, amiket betart az agent

Egy párosított kísérlet szerint a projektutasítás-fájl **20%-kal kevesebb tokent és 20%-kal kevesebb időt** jelent ugyanarra a feladatra. Amit viszont senki nem bizonyított: hogy jobb kódot ír tőle. És van egy határ — **nagyjából nyolcvan egyidejű szabálynál** a „minden szabályt betart" esemény gyakorlatilag megszűnik.

Haladó Fejlesztő How-To Fejlesztés & kódolás

2026. szept. 13.

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Az AI-kód biztonsági számlája

2026. szeptember 11-től aki szoftvert hoz forgalomba az Európai Unióban, **24 órán belül jelentenie kell** az aktívan kihasznált sebezhetőséget. Eközben a generálási feladatok nagyjából **45%-a** ismert sérülékenységet tartalmazó kódot ad, ha nincs külön biztonsági utasítás. Ez a két szám együtt adja ki a számlát.

Haladó Fejlesztő Magyarázat Fejlesztés & kódolás

2026. szept. 13.

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

Slopsquatting: amikor az AI kitalál egy nem létező csomagot

A kitalált csomagnevek **43%-a tíz futásból tízszer ugyanaz**. Ettől lesz a hallucinációból támadási felület: a támadónak nem kell kitalálnia, mit fog kitalálni a modell — elég egyszer megkérdeznie. Dokumentált, sikeres támadás viszont 2026 közepéig **nem volt** — és ez az őszinte válasz erősebb, mint a riogatás.

Haladó Fejlesztő Hibaelhárítás Fejlesztés & kódolás

2026. szept. 13.

Krisztian Eyssen, Krisztian Eyssen

AI a code review-ban: megéri bevezetni?

Egy független mérésben az AI-review agentek precizitása **3,2–5,1%** — vagyis nagyjából minden huszadik megjegyzés talál. Egy lektorált gyártói mérésben ugyanakkor a megjegyzések **38,7%-a** kódváltozást váltott ki, és a PR-átfutás **30,8%-kal** rövidült. Mindkettő igaz. Nem ugyanazt mérik — és ez a cikk erről szól.

Haladó Fejlesztő Eszközbemutató Fejlesztés & kódolás

2026. szept. 13.

Kövess minket

Archívumok

Címkék

Célközönség

Mindenki Irodai dolgozó Marketinges Kreatív Vállalkozó Fejlesztő

Eszköz

OpenRouter Perplexity HeyGen ElevenLabs Suno Obsidian MCP n8n Ollama EYAS

Kategória

Alapok Biztonság & kockázat Szabályozás & politika Infrastruktúra & chipek Üzlet & befektetés Promptolás Modellek & piac Szövegírás & tartalom Kép & design Videó & hang Marketing & SEO Fejlesztés & kódolás Iroda & produktivitás Agentek & automatizálás Adat, RAG & saját AI Üzlet, jog & biztonság

Szint

Kezdő Középhaladó Haladó

Típus

How-To Magyarázat Összehasonlítás Eszközbemutató Recept Sablon Hibaelhárítás Esettanulmány Fogalomtár Hír

Egyebek

Odoo