Vector database: co to jest, kiedy warto i jak zacząć (pgvector, Milvus, Weaviate, Pinecone)

W tym artykule sprawdzimy, czym dokładnie jest baza wektorowa, kiedy ma sens jej użycie i jakie narzędzia warto znać (m.in. pgvector, Milvus, Weaviate i Pinecone). Zobaczysz też, jak takie rozwiązania łączą się z automatyzacją i integracjami np. w n8n oraz jak wpisują się w szerszy kontekst różnych rodzajów baz danych.

Co to jest baza wektorowa?

Baza wektorowa to specjalistyczny system przechowywania danych zaprojektowany do pracy z embeddingami, czyli wektorowymi reprezentacjami tekstu, obrazów, dźwięku czy innych danych. W odróżnieniu od tradycyjnych baz SQL czy NoSQL, które operują na tabelach, dokumentach lub kluczach, baza wektorowa pozwala na wyszukiwanie podobieństwa semantycznego – np. znalezienie dokumentu o „autach” w odpowiedzi na zapytanie „samochód”. Dzięki temu staje się kluczowym elementem nowoczesnych aplikacji AI, chatbotów i systemów rekomendacyjnych.

Definicja i podstawowe pojęcia (embeddingi, wyszukiwanie semantyczne)

Baza wektorowa opiera się na koncepcji embeddingów, czyli matematycznych wektorów opisujących znaczenie danych w przestrzeni wielowymiarowej. Każdy dokument, fragment tekstu, obraz czy dźwięk może zostać przekształcony w taki wektor, który następnie można porównywać z innymi za pomocą metryk podobieństwa, takich jak cosine similarity, odległość euklidesowa czy dot product.

Dzięki temu zamiast prostego dopasowania słów kluczowych możliwe jest wyszukiwanie semantyczne – system rozpoznaje podobieństwo znaczeniowe. Przykład: zapytanie „telefon komórkowy” może zwrócić wyniki zawierające frazę „smartfon”, mimo że słowa się różnią. To podejście otwiera drogę do budowy inteligentnych systemów rekomendacyjnych, chatbotów czy analizy dużych zbiorów danych w sposób dużo bliższy ludzkiemu rozumieniu kontekstu.

Różnica między bazą wektorową a SQL/NoSQL

Tradycyjne bazy danych, takie jak SQL czy systemy NoSQL, zostały stworzone głównie do przechowywania i zarządzania danymi w postaci tabel, dokumentów czy par klucz–wartość. Świetnie sprawdzają się w systemach transakcyjnych, e-commerce czy CRM, gdzie kluczowe są spójność, szybkość odczytu i możliwość wykonywania złożonych zapytań.

Bazy wektorowe różnią się od nich fundamentalnie – ich głównym celem nie jest operowanie na strukturach tabelarycznych, lecz na wektorach reprezentujących znaczenie danych. Dzięki temu pozwalają wyszukiwać informacje na podstawie podobieństwa semantycznego, a nie tylko dokładnego dopasowania. To sprawia, że znajdują zastosowanie w sztucznej inteligencji, systemach rekomendacyjnych czy chatbotach.

Jeśli chcesz zobaczyć szersze porównanie różnych typów baz danych, zajrzyj do artykułu 👉 Rodzaje baz danych: relacyjne, NoSQL i wektorowe.

Cecha / Typ bazy danych	SQL (relacyjne)	NoSQL (nierelacyjne)	Bazy wektorowe
Struktura danych	Tabele, wiersze, kolumny	Dokumenty, klucz–wartość, kolumny, grafy	Wektory (embeddingi) + metadane
Schemat	Sztywny, zdefiniowany z góry	Elastyczny lub schemaless	Minimalny (wymiary wektora + opcjonalne metadane)
Zapytania	SQL (JOIN, agregacje)	Własne API / języki zapytań	Wyszukiwanie podobieństwa (cosine, Euclidean, dot product)
Spójność	Silna (ACID)	Często eventual consistency (CAP)	Zależna od implementacji, nacisk na szybkie porównania
Skalowalność	Głównie pionowa (scale-up)	Pozioma (scale-out)	Hybrydowa: od małych wdrożeń po klastry rozproszone
Główne zastosowania	Systemy transakcyjne, e-commerce, CRM	Big data, IoT, social media	AI, RAG, chatboty, rekomendacje, wyszukiwanie semantyczne

Dlaczego bazy wektorowe zyskują na znaczeniu w 2025?

Rok 2025 to moment, w którym bazy wektorowe przestają być niszowym rozwiązaniem eksperymentalnym, a stają się realnym standardem w projektach opartych na sztucznej inteligencji. Coraz więcej firm wdraża rozwiązania typu RAG (Retrieval-Augmented Generation), chatboty korporacyjne czy systemy rekomendacyjne, które wymagają przechowywania i szybkiego przeszukiwania embeddingów.

W przeciwieństwie do klasycznych baz SQL czy NoSQL, systemy wektorowe pozwalają na wyszukiwanie semantyczne i analizę podobieństwa danych, co idealnie wpisuje się w potrzeby AI. Rosnące znaczenie personalizacji, obsługi klienta w czasie rzeczywistym oraz integracji automatyzacji (np. z narzędziami takimi jak n8n) sprawia, że bazy wektorowe zyskują na popularności w tempie wykładniczym.### AI, RAG i chatboty korporacyjne

Jednym z najważniejszych zastosowań baz wektorowych jest RAG (Retrieval-Augmented Generation) – podejście, w którym model językowy (np. GPT) nie działa w próżni, ale sięga do zewnętrznej bazy wiedzy. Baza wektorowa przechowuje embeddingi dokumentów firmowych, procedur czy regulaminów i umożliwia ich błyskawiczne wyszukiwanie na podstawie znaczenia.

Przykład: pracownik zadaje pytanie chatbotowi HR o „urlop macierzyński”. Zamiast bazować wyłącznie na wytrenowanych danych, system wektoryzuje pytanie, znajduje w bazie wektorowej najbardziej podobne fragmenty regulaminu i dopiero na tej podstawie generuje odpowiedź. Efekt? Aktualne, spójne z firmową wiedzą i bezpieczne odpowiedzi.

Dzięki temu bazy wektorowe stają się fundamentem korporacyjnych chatbotów, asystentów obsługi klienta i narzędzi analitycznych. Ich przewaga nad klasycznymi bazami polega na tym, że nie trzeba znać słów kluczowych – liczy się znaczenie zapytania.

Rekomendacje i personalizacja

Drugim obszarem, gdzie bazy wektorowe robią różnicę, są systemy rekomendacyjne. Tradycyjne algorytmy często bazowały na historii kliknięć lub prostych regułach (np. „inni użytkownicy kupili także…”). Wektorowe podejście pozwala zbudować przestrzeń embeddingów, w której zarówno produkty, jak i użytkownicy są opisani matematycznie.

Dzięki temu e-commerce może polecać produkty nie tylko podobne w nazwie czy kategorii, ale przede wszystkim zbliżone pod względem cech i kontekstu. Jeśli klient szuka „butów do biegania w terenie”, system może zaproponować również „trailowe plecaki” albo „skarpety kompresyjne” – bo embeddingi tych produktów są blisko siebie w tej samej przestrzeni wektorowej.

To podejście jest dziś standardem w personalizacji treści w serwisach streamingowych, marketplace’ach czy portalach informacyjnych. Kluczowe jest to, że rekomendacje stają się bardziej trafne i naturalne, co bezpośrednio przekłada się na konwersję i satysfakcję użytkownika.

Wyszukiwanie multimodalne (tekst, obraz, dźwięk)

Kolejnym przełomowym zastosowaniem baz wektorowych jest multimodalność – czyli możliwość jednoczesnego przeszukiwania różnych typów danych: tekstu, obrazów, dźwięku czy wideo. Wszystkie te dane można sprowadzić do wspólnej reprezentacji wektorowej, co pozwala na zupełnie nowe sposoby interakcji.

Przykład: użytkownik wrzuca zdjęcie buta sportowego i pyta system: „Znajdź mi podobne modele dostępne w sklepie”. Baza wektorowa nie porównuje pliku graficznego wprost, lecz embedding obrazu, a następnie dopasowuje go do opisów tekstowych i zdjęć innych produktów.

Podobne mechanizmy są stosowane w systemach analizy audio (np. wyszukiwanie piosenek po nuceniu) czy wideo (wyszukiwanie scen o określonym charakterze). Wyszukiwanie multimodalne to fundament takich usług jak Google Lens czy nowoczesne biblioteki multimedialne w firmach.

Dzięki bazom wektorowym możliwe jest zatem łączenie różnych źródeł danych w spójny, semantyczny system wyszukiwania, co w praktyce oznacza nową jakość w obsłudze użytkowników i analizie informacji.

Najpopularniejsze narzędzia i technologie

Rynek baz wektorowych rozwija się błyskawicznie, a do dyspozycji programistów jest już kilka rozwiązań, które zdobyły mocną pozycję w projektach opartych o AI i wyszukiwanie semantyczne. Wybór zależy często od tego, czy chcesz wykorzystać istniejącą infrastrukturę (np. PostgreSQL), wdrożyć otwarte rozwiązanie na dużą skalę, czy postawić na wygodę chmurowego SaaS. Poniżej znajdziesz przegląd czterech najpopularniejszych opcji.

pgvector w PostgreSQL (rozszerzenie do SQL)

pgvector to rozszerzenie dla PostgreSQL, które dodaje obsługę danych wektorowych i wyszukiwania podobieństwa. Dzięki temu można korzystać z jednej bazy relacyjnej zarówno do klasycznych zapytań SQL, jak i do zadań związanych z AI (np. RAG).

• Zalety: łatwe wdrożenie na istniejącej infrastrukturze, brak dodatkowego silnika, dobre do mniejszych projektów i proof-of-concept.
• Wady: ograniczona skalowalność w porównaniu do dedykowanych rozwiązań, bardziej złożona konfiguracja indeksów przy dużych zbiorach.

Idealne zastosowania: chatboty firmowe, systemy rekomendacji w małych i średnich projektach, integracje z automatyzacją (np. n8n).

Milvus (open source na dużą skalę)

Milvus to jedno z najpopularniejszych open-source’owych rozwiązań dedykowanych bazom wektorowym. Został zaprojektowany od podstaw do obsługi miliardów wektorów i oferuje architekturę rozproszoną z osobnymi komponentami do storage, compute i metadanych.

• Zalety: wysoka skalowalność, duża społeczność, wsparcie dla wielu indeksów (HNSW, IVF, PQ), integracje z ekosystemem AI.
• Wady: większa złożoność wdrożenia i utrzymania, wymaga bardziej zaawansowanej infrastruktury.

Idealne zastosowania: projekty big data, analityka multimodalna, wyszukiwanie na dużą skalę (np. e-commerce z milionami produktów).

Weaviate (hybryda graf + wektor)

Weaviate to otwarte rozwiązanie, które łączy funkcjonalności bazy wektorowej i grafowej. Umożliwia wykonywanie zapytań hybrydowych – czyli łączenie wyszukiwania semantycznego z klasycznym filtrowaniem po metadanych.

• Zalety: wbudowane moduły do wektoryzacji danych (tekst, obrazy), elastyczne API GraphQL, integracje z popularnymi modelami LLM.
• Wady: większa konsumpcja zasobów, czasem nadmiar funkcji dla prostszych use-case’ów.

Idealne zastosowania: systemy rekomendacyjne, chatboty, projekty łączące dane relacyjne i semantyczne, wyszukiwanie hybrydowe.

Pinecone (SaaS, prostota vs vendor lock-in)

Pinecone to w pełni zarządzana usługa chmurowa, skoncentrowana na prostocie wdrożenia i wysokiej dostępności. Wystarczy konto i API key, by zacząć korzystać z wyszukiwania semantycznego bez konfigurowania własnej infrastruktury.

• Zalety: szybki start, skalowanie w pełni po stronie dostawcy, SLA gwarantujące niską latencję.
• Wady: vendor lock-in, koszty mogą szybko rosnąć przy większej skali, brak pełnej kontroli nad infrastrukturą.

Idealne zastosowania: startupy i projekty pilotażowe, gdzie liczy się szybki time-to-market i brak zespołu DevOps, a także aplikacje SaaS wymagające niezawodności.

Tabelka porównawcza

Narzędzie	Typ rozwiązania	Zalety	Wady	Najlepsze use-case’y
pgvector	Rozszerzenie PostgreSQL	Proste wdrożenie, reuse istniejącej bazy	Ograniczona skalowalność	Małe/średnie projekty, chatboty
Milvus	Open source, rozproszone	Skalowalność, wiele indeksów, społeczność	Złożoność utrzymania	Big data, e-commerce, multimodal
Weaviate	Open source + grafowe	Hybrydowe zapytania, GraphQL, moduły AI	Większe zużycie zasobów	Rekomendacje, chatboty, hybrydy
Pinecone	SaaS	Prostota, SLA, szybki start	Vendor lock-in, koszty	Startupy, szybkie MVP, SaaS

Jak działają bazy wektorowe od środka?

Ta część artykułu to trochę fragment dla ciekawskich. Jeśli chcesz zrozumieć, jak baza wektorowa działa od kuchni, znajdziesz tu krótkie wyjaśnienie dotyczące wektorów, indeksów i algorytmów podobieństwa. Nie jest to wiedza niezbędna, żeby korzystać z baz wektorowych, ale daje solidne tło techniczne i ułatwia zrozumienie, dlaczego te systemy są tak wydajne.

Wysokowymiarowe wektory i indeksy (HNSW, IVF)

Podstawą działania bazy wektorowej są wektory wysokowymiarowe, które reprezentują dane w przestrzeni np. 256, 512 czy 1536 wymiarów. Taka reprezentacja umożliwia porównywanie obiektów nie na podstawie ich literalnej treści, ale ukrytego znaczenia zakodowanego w embeddingu.

Aby wyszukiwanie było szybkie, stosuje się specjalne struktury indeksów. Najczęściej używane to HNSW (Hierarchical Navigable Small World) oraz IVF (Inverted File Index). HNSW buduje graf, który pozwala w czasie logarytmicznym znaleźć najbliższe sąsiedztwo wektora. IVF dzieli przestrzeń na klastry, dzięki czemu porównania wykonywane są tylko w najbardziej prawdopodobnym obszarze. Oba podejścia znacznie skracają czas odpowiedzi przy milionach rekordów.

Algorytmy podobieństwa (cosine, Euclidean, dot product)

Samo przechowywanie wektorów to dopiero początek. Kluczowe jest określenie metryki podobieństwa, która decyduje o tym, które elementy są uznane za „bliskie” w przestrzeni wektorowej.

• Cosine similarity sprawdza, jak bardzo dwa wektory mają podobny kierunek, ignorując ich długość.
• Euclidean distance mierzy odległość geometryczną, czyli realną różnicę wartości w każdym wymiarze.
• Dot product (iloczyn skalarny) to prostsze podejście, często używane przy embeddingach z modeli językowych.

Wybór metody zależy od typu danych i zastosowania. W praktyce cosine similarity jest najczęściej wybieranym rozwiązaniem przy tekstach i embeddingach językowych.

Metadane i filtrowanie wyników

Wektory same w sobie opisują znaczenie danych, ale w praktycznych aplikacjach często potrzebne są dodatkowe metadane. Mogą to być np. kategorie produktów, daty publikacji artykułów czy identyfikatory użytkowników.

Bazy wektorowe umożliwiają łączenie wyszukiwania semantycznego z filtrowaniem po metadanych. Dzięki temu można zadać zapytanie typu: „Znajdź dokumenty podobne do tego pytania, ale tylko w kategorii finanse i opublikowane w ostatnim roku”.

Takie podejście tworzy potężne możliwości budowania systemów rekomendacyjnych, chatbotów korporacyjnych czy analiz biznesowych, łącząc znaczenie danych z ich kontekstem biznesowym.

Kiedy warto używać bazy wektorowej?

Bazy wektorowe nie zastępują całkowicie relacyjnych czy nierelacyjnych systemów, ale są ich ważnym uzupełnieniem w projektach, które wymagają inteligentnego wyszukiwania i analizy danych. Sprawdźmy, w jakich scenariuszach najlepiej się sprawdzają.

Wdrożenia AI/ML w firmach

Każda organizacja, która wdraża modele językowe lub systemy AI, prędzej czy później staje przed pytaniem: gdzie przechowywać embeddingi? Baza wektorowa jest naturalnym wyborem. Dzięki niej chatboty, systemy analizy danych czy inteligentne wyszukiwarki mogą działać w oparciu o aktualne informacje z dokumentów firmowych, a nie tylko o dane wytrenowane w modelu. To klucz do tworzenia rozwiązań AI, które są spersonalizowane i kontekstowe.

Wyszukiwanie semantyczne dokumentów

Tradycyjne wyszukiwanie pełnotekstowe opiera się na dopasowaniu słów kluczowych. W bazie wektorowej liczy się znaczenie zapytania, a nie dosłowne słowa. Dzięki temu pracownik wpisując „procedura urlopowa” otrzyma także dokument zatytułowany „regulamin dni wolnych”. Tego typu semantyczne wyszukiwanie sprawdza się w firmowych bazach wiedzy, helpdeskach i systemach obsługi klienta.

Systemy rekomendacji w e-commerce

E-commerce coraz częściej bazuje na wektorach, aby lepiej rozumieć potrzeby użytkowników. Każdy produkt i każdy klient mogą być opisani embeddingiem, co pozwala tworzyć trafniejsze rekomendacje. W praktyce oznacza to, że system może zaproponować użytkownikowi produkty podobne nie tylko nazwą czy kategorią, ale też kontekstem użytkowym – np. buty trailowe razem z plecakami do biegania w górach. To prosta droga do zwiększenia konwersji i personalizacji oferty.

Hybrydowe podejścia (SQL + NoSQL + vector DB)

Najczęściej bazy wektorowe nie działają w próżni, ale w połączeniu z klasycznymi bazami danych. Przykład:

• SQL przechowuje transakcje i dane klientów,
• NoSQL trzyma logi i elastyczne dokumenty,
• baza wektorowa obsługuje rekomendacje i wyszukiwanie semantyczne.

Takie polyglot persistence daje największą elastyczność i pozwala użyć najlepszej technologii do każdego typu danych. Więcej o tym, jak łączyć różne podejścia, znajdziesz w 👉 Rodzaje baz danych: relacyjne, NoSQL i wektorowe.

Vector DB w automatyzacji z n8n

Bazy wektorowe świetnie uzupełniają narzędzia do automatyzacji procesów biznesowych. Dzięki nim workflowy w n8n mogą korzystać z wyszukiwania semantycznego i inteligentnych rekomendacji, zamiast ograniczać się do prostego dopasowania słów kluczowych. To otwiera zupełnie nowe możliwości dla chatbotów firmowych, systemów obsługi klienta czy analiz dokumentów.

Jak połączyć n8n z PostgreSQL + pgvector

Najprostszym punktem startowym jest PostgreSQL z rozszerzeniem pgvector.

• Konfiguracja n8n pozwala na podłączenie do bazy jak do każdej innej relacyjnej.
• Zapytania SELECT można rozszerzyć o funkcje podobieństwa, np. cosine_distance albo vector <-> vector.
• Wyniki takich zapytań można następnie przekazywać do kolejnych kroków workflow, np. do modułu LLM czy integracji z e-mailem.

W praktyce oznacza to, że w kilka minut można zbudować workflow, w którym n8n odbiera zapytanie od użytkownika, szuka podobnych dokumentów w pgvector, a następnie zwraca kontekst do modelu AI.

Przykłady automatyzacji: chatboty firmowe, analizy dokumentów, wyszukiwanie semantyczne w workflow

• Chatbot firmowy – pytania użytkowników trafiają do n8n, które wektoryzuje je, przeszukuje bazę dokumentów firmowych i odsyła kontekst do modelu AI, aby odpowiedź była trafna i zgodna z wewnętrznymi procedurami.
• Analiza dokumentów – n8n może cyklicznie pobierać nowe pliki z Google Drive, generować embeddingi i zapisywać je w bazie wektorowej. Dzięki temu baza wiedzy stale się aktualizuje.
• Wyszukiwanie semantyczne – zamiast budować klasyczny system wyszukiwarki, n8n w połączeniu z bazą wektorową umożliwia przeszukiwanie zasobów na podstawie znaczenia zapytań, co sprawdza się np. w obsłudze klienta i FAQ.

Dlaczego bazy wektorowe są fundamentem „pamięci” agentów AI

Agent AI w automatyzacji potrzebuje czegoś więcej niż chwilowego kontekstu – musi mieć pamięć długoterminową. To właśnie bazę wektorową można traktować jako „notatnik” agenta. Każde zdarzenie, dokument czy interakcja zostają zapisane jako embeddingi, do których agent wraca w kolejnych krokach.

Dzięki temu agent nie tylko wykonuje pojedyncze zadania, ale może podejmować decyzje w oparciu o historię działań i wiedzę firmową. To fundament prawdziwie inteligentnej automatyzacji.

Więcej o samym narzędziu znajdziesz tutaj 👉 n8n: co to jest i jak działa – przewodnik.

Pierwsze kroki: jak zacząć z bazą wektorową?

Skoro już wiesz, czym są bazy wektorowe i gdzie znajdują zastosowanie, czas zobaczyć, jak zacząć ich używać. Na szczęście próg wejścia nie jest wysoki, a wybór narzędzi daje sporo elastyczności.

Instalacja pgvector i podstawowe zapytania SQL

Najprostsze podejście to rozszerzenie pgvector dla PostgreSQL.

• Instalujesz je poleceniem CREATE EXTENSION vector;.
• Tworzysz tabelę z kolumną typu vector(1536) (lub inną liczbą wymiarów zgodną z embeddingami).
• Dodajesz indeks HNSW dla szybszych zapytań.
• Wyszukiwanie najbliższych sąsiadów wykonujesz np. komendą:

  SQL
  Kopiuj
  1
  2
  3
  4
  SELECT id, content
  FROM documents
  ORDER BY embedding <-> '[0.12, 0.53, ...]'::vector
  LIMIT 5;```
  

To wystarczy, żeby zbudować prostą bazę wiedzy dla swojego projektu AI.

Milvus / Weaviate — szybki start w chmurze lub lokalnie

Jeśli potrzebujesz rozwiązania na dużą skalę, możesz od razu sięgnąć po Milvus albo Weaviate.

• Milvus uruchomisz lokalnie w Dockerze lub w chmurze, a jego architektura pozwala obsługiwać miliardy wektorów.
• Weaviate z kolei ma gotowe integracje z modelami LLM i API oparte na GraphQL, dzięki czemu łatwo zbudujesz hybrydowe zapytania łączące semantykę i metadane.

Oba projekty są open-source, więc możesz zacząć bez opłat i skalować dopiero, gdy pojawi się taka potrzeba.

Najczęstsze pułapki i błędy początkujących

• Za duże embeddingi – nie zawsze większy wektor oznacza lepsze wyniki. Warto testować różne modele.
• Brak indeksów – przy tysiącach wektorów może być ok, ale przy milionach bez indeksów (HNSW, IVF) wyszukiwanie staje się bardzo wolne.
• Zły dobór metryki – cosine similarity sprawdzi się przy tekście, ale np. przy obrazach lepiej użyć Euclidean distance.
• Brak metadanych – poleganie wyłącznie na wektorach bywa ryzykowne, zawsze warto dodać kontekst (np. kategorie, daty).

Dzięki unikaniu tych pułapek możesz szybciej osiągnąć sensowne efekty i mieć stabilny fundament pod dalsze wdrożenia.

Podsumowanie i co dalej

Jak dobrać technologię do projektu

Bazy wektorowe to nie jest moda, ale naturalna odpowiedź na potrzeby współczesnych systemów AI. Nie zastępują relacyjnych czy nierelacyjnych baz, lecz uzupełniają je o możliwość wyszukiwania semantycznego i pracy na embeddingach.

Jeśli budujesz klasyczne systemy transakcyjne lub CRM – nadal najlepszym wyborem będzie relacyjny SQL. Gdy potrzebujesz elastyczności i skalowania poziomego – sprawdzi się NoSQL. Ale jeśli Twoje projekty dotykają AI, RAG, chatbotów czy rekomendacji, wtedy baza wektorowa staje się naturalnym elementem architektury.

Kluczem jest dopasowanie technologii do faktycznych potrzeb:

• pgvector – szybki start na PostgreSQL, dobre do POC i mniejszych projektów,
• Milvus / Weaviate – rozwiązania open-source na dużą skalę,
• Pinecone – SaaS dla tych, którzy stawiają na prostotę i czas wdrożenia.

Linki do kursów, dokumentacji i integracji (CTA do warsztatów n8n + AI)

Chcesz nauczyć się więcej i zobaczyć praktyczne przykłady w akcji? Sprawdź powiązane materiały:

👉 Rodzaje baz danych: relacyjne, NoSQL i wektorowe 👉 n8n: co to jest i jak działa – przewodnik

zbudować własny workflow oparty na AI i bazach wektorowych, zapisz się na nasze warsztaty online n8n + AI dla biznesu – praktyczna wiedza krok po kroku, gotowa do wdrożenia w Twojej firmie.