Szerző
10+ év tapasztalat full-stack fejlesztésben, elosztott rendszerekben és alkalmazott gépi tanulásban. Fókusz: production AI rendszerek, amelyek túlélik az éles forgalmat és a compliance reviewt. Magyar anyanyelvű, angol és német nyelven folyékonyan kommunikál. Magyar fintech, jogi, egészségügyi és e-kereskedelmi ügyfeleknek szállított multi-agent, RAG, LLM fine-tuning és AI biztonsági rendszereket.
Szakterületek
- Multi-agent AI rendszerek
- Retrieval-augmented generation (RAG)
- LLM finomhangolás (LoRA, full fine-tune)
- AI biztonság és prompt injection védelem
- AI architektúra és production deployment
- Magyar, angol és német nyelvű AI delivery
Cikkek a szerzőtől
Hogyan építs RAG pipeline-t lépésről lépésre (magyar adatokkal)
7 konkrét lépés, amely egy működő RAG rendszerhez elvezet magyar dokumentumokból. Embedding, vector store, retrieval, LLM integráció, kiértékelés.
· 12 perc
Mi a különbség GPT-4 és Claude között magyar fejlesztőknek?
OpenAI GPT-4 és Anthropic Claude összehasonlítva magyar nyelvű tartalomra, ár, kontextusablak, hallucináció és enterprise feltételek alapján — mérnöki nézőpont.
· 10 perc
Hogyan integráld a ChatGPT-t a magyar webshopodba?
ChatGPT / OpenAI integráció Shopify, WooCommerce és Shoprenter webshopokra magyarul: ügyféltámogatás, termékleírás, ajánló — lépésről lépésre.
· 11 perc
MNB DORA AI compliance — mit jelent ez magyar bankoknak?
DORA (Digital Operational Resilience Act) és AI rendszerek: mit kell most tenniük a magyar bankoknak és fintech-eknek. Incident reporting, vendor management, audit.
· 9 perc
RAG költségei magyar adatbázisokon — részletes breakdown
Mennyibe kerül egy RAG rendszer magyar dokumentumokon havonta? Embedding, vector DB, LLM API, re-ranker, monitoring költség-tábla 3 méretkategóriára.
· 7 perc
Ingyenes AI eszközök magyar vállalkozóknak — 12 tool, amit érdemes tudni
ChatGPT, Claude, Perplexity, Copilot és 8 másik ingyenesen vagy nagyon olcsón elérhető AI eszköz magyar vállalkozóknak. Konkrét use-case-ek, magyar nyelvi pontossággal.
· 8 perc
Mennyibe kerül az AI fejlesztés Magyarországon 2026-ban?
Konkrét számok: PoC-tól production rendszerekig, magyar és nemzetközi AI fejlesztési árak, napidíjak, retainer modellek összehasonlítva.
· 9 perc
AI tanácsadás Budapest — mit várj egy szakértőtől 2026-ban
Mitől jó az AI tanácsadás egy magyar vállalatnál? 7 deliverable, amit bele kell követelned, és 5 piros zászló, ami mellett futás. Gyakorlati útmutató döntéshozóknak.
· 8 perc
Mesterséges intelligencia KKV-knak Magyarországon — 6 reális use-case 2026-ban
Nem kell Big4 büdzsé, hogy az AI megtérüljön egy magyar KKV-nál. 6 konkrét use-case, amelyek 3–6 hónap alatt megtérülnek — becsült idővel, adat-igénnyel és bevezetési hibalistával.
· 10 perc
AI compliance Magyarországon — GDPR, DORA, MDR és a magyar hatóságok
Mely szabályozások vonatkoznak az AI rendszeredre 2026-ban? GDPR, DORA, MDR, NAIH, MNB útmutató, EU AI Act — iparágonkénti rangsor és mit követel meg mindegyik a gyakorlatban.
· 11 perc
Build vs buy vs partner — AI döntés magyar cégeknek 2026-ban
Mikor érdemes saját AI csapatot felépíteni, mikor SaaS-t venni, és mikor partnerrel szállítani? Döntési keretrendszer magyar vállalatoknak — számokkal, tradeoff-okkal, példákkal.
· 9 perc
AI ügynök fejlesztés ára 2026-ban: mennyibe kerül és mennyi idő?
Konkrét árak AI agent fejlesztésre: single-agent €12k-tól, multi-agent workflow €30k–€70k, plusz havi futóköltség. Mi viszi fel az árat — és mi le.
· 8 perc
Prompt injection és LLM biztonság: 12 sebezhetőség, amit indulás előtt javíts
Prompt injection, PII szivárgás, cross-tenant bleed, cost exploit — a 12 LLM sebezhetőség, amit egy indulás előtti audit lefed, minddel a konkrét javítással.
· 10 perc
Honnan tudod, hogy az AI rendszered tényleg működik? (eval suite útmutató)
Az AI projektek 80%-a azon bukik, hogy nincs eval suite. Hogyan mérd egy LLM rendszer valós pontosságát — golden set, metrikák, eszközök, gyakoriság.
· 9 perc
Hogyan számold ki egy AI projekt megtérülését? (ROI keretrendszer példával)
Egyenes keretrendszer az AI üzleti esethez: a négy haszon-típus, a teljes költségkép, a megtérülési képlet és egy konkrét, másolható példa.
· 9 perc
Az EU AI Act gyakorlati útmutató magyar cégeknek (2026)
Mit követel valójában az EU AI Act — a négy kockázati szint, mi számít magas kockázatúnak, a 2026-os ütemterv, és gyakorlati checklist AI-t használó cégeknek.
· 11 perc
Open-source vs zárt LLM: melyiket válaszd a cégednek?
Llama és Mistral vs GPT és Claude — mikor éri meg open-source modellt self-hostolni, és mikor jobb a zárt API. Adatszuverenitás, költség, minőség, üzemeltetés.
· 9 perc
AI adatvédelem: hová kerül valójában a céged adata?
Amikor egy AI rendszer feldolgozza a céges adatot, hová kerül, ki látja, és meddig marad meg? Zero-retention, EU hosting, PII redaction — a gyakorlati adatvédelmi kép.
· 9 perc