Talk in Polish at PHPers Summit 2024
Track Name:
1.B
View Slides: https://docs.google.com/presentation/d/1UmM3gwmKezGEfevfmE7NUaX2pgjhTrdBdgyatASx3GU/edit?usp=sharing
Short URL: https://joind.in/talk/ca62a
(QR-Code (opens in new window))
Czy kiedykolwiek spotkałeś/aś się z kodem zawierającym tak wiele warunków i ścieżek przetwarzania, że jego utrzymanie i rozszerzanie było niemal niemożliwe? A gdyby tak zastąpić go automatycznie generowanym, samodoskonalącym się algorytmem? W ostatnich latach uczenie maszynowe jako dziedzina sztucznej inteligencji stało się efektywnym narzędziem do tworzenia systemów i aplikacji. Dynamiczny rozwój modeli opartych na sztucznych sieciach neuronowych sprawił, że programowanie złożonych reguł biznesowych i usług opartych na sumaryzacji oraz ekstrakcji informacji można z powodzeniem zastąpić modelami uczenia maszynowego. W tej prezentacji zobaczysz case study obrazujące proces budowania prostej aplikacji opartej na RAG (Retrieval Augmented Generation) w PHP z wykorzystaniem dużego modelu tekstowego (LLM) do efektywnego znajdowania precyzyjnych odpowiedzi w bazie nieustrukturyzowanych danych tekstowych.
Comments
Comments are closed.