Как работают доменно-ориентированные чат-боты // Курс «Natural Language Processing (NLP)»

Обсудим как добавлять собственную базу знаний к большой языковой модели, Обсудим подход Retrieval Augmented Generation (RAG). Рассмотрим варианты поиска по базе знаний, векторизацию текстов. Задачу ранжирования результатов. Обсудим задачу и подходы к векторному поиску по базе знаний. Рассмотрим примеры промптов для ChatGPT в задаче RAG. Кому подходит этот урок: IT-специалистам, которые хотят внедрить ChatGPT в бизнес-процессы Тем кто хочет познакомиться с доменной адаптацией ИИ агентов. Продуктологам и менеджерам, кто хочет понять, как можно адаптировать Искусственный Интеллект в виде больших языковых моделей к собственным задачам Результаты урока: Вы узнаете как работать с API ChatGPT, векторизовать тексты, решать задачу векторного поиска, составлять промпт для RAG генерации. «Natural Language Processing (NLP)» -
Преподаватель: Александр Брут-Бруляко - занимается исследованиями с фокусом на персонализацию коммуникаций в СБЕР Neurolab, спектр задач широк - и классические задачи ML, и NLP, и CV, и написание парсеров, и написание поддерживающей ИТ инфраструктуры Презентация с ссылками:
Пройдите опрос по итогам мероприятия -
Следите за новостями проекта: Telegram:
ВКонтакте:
LinkedIn:
Хабр: