RAG или не RAG? *🔥 *Приходи на Conversations и узнай, что разработчики думают про самый продвинутый метод улучшения ответов LLM. Один из экспертов RAG-секции — Валерий Ковальский, CEO AI-лаборатории NDT by red_mad_robot ⭐️

Вас ждет краткий экскурс в концепцию Retrieval-Augmented Generation, аргументы в пользу внедрения RAG в условиях растущих объёмов данных и необходимости быстрых и точных ответов, а также 💡

- Как решать проблему нехватки точности данных в узких доменах с помощью автоматизации пайплайна для обработки данных? Лучшие практики 😎

- Как RAG помог команде обучать модели на актуальных данных в режиме реального времени? Опыт создания и развития источников данных 📚

- Как научить LLM выполнять сложные задачи, требующие рассуждений и глубокого анализа? Примеры задач и использования в них RAG-систем ⚙️

6 декабря, Москва ⏰
Билеты по ссылке, ну а мы вскоре вернемся с анонсом следующих участников Conversations!

Слышите? 🌊 Это накатывает вторая волна спикеров Conversations! Знакомьтесь с нашими экспертами и их темами, ииии ждем вас на Conversations — 6 декабря, в Москве и онлайн!

🔹 Как за 2 месяца сделать недорогую LLM-автоматизацию техподдержки и закрыть 25% тикетов — Дарья Воронова и Инга Лабахуа, Timeweb x Supprt.Science
🔸 Есть ли жизнь без LLM: как сменить платформу и развивать своих ботов классическими методами — Петр Смирнов, Дом.ру
🔹 Масштабирование LLM приложений на миллионы клиентов — Артем Бондарь, Т-Банк
🔸 Билингвальные голосовые боты от A до Ў: как работает ASR-движок, как менять язык в риалтайме и обучать трансформер — Дарья Адамович, Диана Зарипова, Юнистар
🔹 Face Swap without changing source features. Как получить качественную модель переноса лица и не потерять при этом художественные черты изображения — Владислав Лаптев, Fabula AI
🔸 Саджесты на LLM. Как помочь продать товар, не потерять лицо — и все это в real-time. Татьяна Языкова, Авито
🔹 LLM в действии: как с помощью чат-бота автоматизировать SQL-запросы и получать актуальную аналитику за минуты, а не дни — Арнольд Сааков, Ecom.Tech
🔸 NLU vs LLM. Как выбрать путь развития AI-ботов в клиентском сервисе — Наталья Балыбердина, Альфа-Банк

В этом году участников Conversations ждут 28 докладов, 5 тематических секций, 2 дискуссии в бизнес- и технотреке (об этом скоро расскажем 😉), выставка AI-решений и, как всегда, классный нетворкинг. Еще больше спикеров, больше тем, больше анонсов — совсем скоро!

📌 Продажа офлайн- и онлайн-билетов открыта! Спешите – стоимость билетов вырастет 24 ноября.

RAG is the new black? Maybe! 😎
В этом году на Conversations собирается целая секция докладов про RAG 👀

Татьяна Славкина, руководитель направления исследования, развития и внедрения ИИ в Cloud.ru, расскажет о том, как построить RAG для документации по сложным продуктам, если у вас их больше 50 😱

Немного спойлеров:

- Путь команды от экспериментов с обучением open-source моделей до запуска в пилотно-промышленную эксплуатацию многокомпонентной RAG-системы 🦾

- Вызовы, связанные с наличием данных: сбор данных, форматирование, парсинг, актуализация. Тот случай, когда кажется, что RAG – это проще и надежнее, чем обучать модель напрямую, однако это лишь вершина айсберга 🤏🏼

- Как представить RAG пользователям?
UX-челленджи: что смущало пользователей, почему взаимодействие с RAG не всегда предсказуемо и не всегда приносило желаемые результаты 🧐

И, конечно, Татьяна расскажет о результатах пилотно-промышленной эксплуатации системы на базе RAG и поделится практическими советами на тему внедрения этого подхода 🛠

📍 Билеты по ссылке, до встречи в Москве или онлайн!

Время раскрывать подробности первых докладов на грядущей Conversations 👀

Барабанная дробь на Main Stage
Дмитрий Васильев, руководитель платформы чат-ботов в Ozon, расскажет о том, как его команда успела запустить 6 LLM-продуктов за год ☄️
А точнее:

🦾 Побеждая рутину: как благодаря внедрению небольших автоматизаций удается экономить деньги и человеко-часы;

👥 AI-коллега: опыт совместной работы сотрудника контактного центра и AI-помощника. Плюсы и минусы;

😎 Почему важно развивать идею внедрения AI-фич в продукты компании?

🙀 5 инженеров vs десятки гипотез: как команду выручил подход Proof-of-concept, и в чем его суть

Скоро мы объявим имена новых классных спикеров и их темы, не переключайтесь. Билеты всех категорий — на сайте Conversations ⚡️

Друзья, сегодня расскажем вам о новых героях кейсориума Generation AI — компании Skyeng 💫 Команда Skyeng использует нейросети, чтобы определять уровень языка студента и строить образовательную траекторию. Происходит это в удобном диалоговом интерфейсе AI Avatar. Весь кейс — здесь, а у нас несколько спойлеров:

🔹 Благодаря собственным технологиям распознавания речи Skyeng расшифровали огромное количество уроков. На основе этих данных была выстроена система анализа словарного запаса, произношения, грамматических и фонетических конструкций. (Кстати, ASR-система учитывает то, как может говорить ученик на неродном языке).

🍒 Внутри AI Avatar – несколько языковых моделей, включая ChatGPT, а за управление ходом диалога отвечает система промптов.

🔥 Ассистент удерживает контекст беседы и может ссылаться на детали, упомянутые в разговоре ранее (мы проверяли, вы тоже можете 😎!).

📌 Точность определения уровня языка студента при длительности разговора более 10 минут составляет 90%. Аналогичное тестирование с преподавателем занимает не менее 2-х часов, у AI-ассистента уходит 15-20 минут.
Читайте новый кейс

А знаете, где вас ждет еще больше кейсов и экспертизы по применению генеративного AI в бизнесе? На конференции Conversations 6 декабря!

Объявляем первую волну спикеров и тем! 🏄🏻 Вот некоторые из них (всех героев ищите здесь):

🔸 AI-driven-development в Ozon. Как мы запустили шесть продуктов с LLM за год — Дмитрий Васильев, Ozon
🔹 Нейросети в «Северстали»: от парсера цен до BI-суфлера. Разбор кейсов — Анастасия Головина, Северсталь
🔸 Как RAG меняет правила игры в обработке данных — Валерий Ковальский, NDT by red_mad_robot
🔹 Много тонкостей, мало данных. Как построить RAG для документации по сложным продуктам, если у вас их больше 50 — Татьяна Славкина, Cloud.ru
(кстати 🫣, участников Технотрека ждет целая секция «RAG или не RAG?» — про трезвый взгляд разработчиков на реализацию подхода и работу с данными)

Аналитика рынка, правовые вызовы для бизнеса, погружение в разработку GenAI-based сервисов, кейсы на стыке генеративного и разговорного AI из разных отраслей и многое другое — в программе зимней конференции! Продажа билетов — на сайте Conversations!

💜 С понедельника начнем делиться небольшими спойлерами к докладам! Будет много интересного 😉
P.S. Читатели кейсориума Generation AI, новости будут и для вас — не переключайтесь.

Друзья, привет! Сентябрь принес новые кейсы 🍁 Впервые у нас в гостях — стартап, для которого генеративный AI стал главной фичей основного продукта. Встречайте, кейс Presentsimple.ai 👏🏻

💫 Presentsimple.аi – сервис для создания презентаций с помощью AI под ключ, который вырос в отдельный стартап из дизайн-бюро «Суперграфика».

🔹 Изначально продукт проектировался так, что LLM не стоит во главе угла. Можно легко зашить под капот свежую GPT-4o, а завтра перейти на YandexGPT или GigaChat.

🙌🏻 Для того, чтобы AI знал, какими бывают презентации, команда создала около 100 шаблонов под разные задачи и обучила на них нейросеть. Основных направлений пока что три: информативные, питчдеки, маркетинговые презентации.

📌 В среднем на разработку простой презентации руками дизайнера уходило 3 часа. Нейросетям нужно 5 минут.

🔸 Читать новый кейс

А в разделе Медиатека основатель presentsimple.аi Алексей Сметанин рассказывает про путь GenAI-стартапа: про инвестиции, команду, трудности и рост.