Bonjour!
Pour bien terminer l'année, l'équipe Toulouse Data Science vous propose un Data No Blabla sur le Retrieval Augmented Generation (RAG) dans la prolongation de la sessions sur les LLMs.
Rejoignez-nous pour une session de meetup unique où nous explorerons ensemble le monde fascinant des assistants conversationnels ! Ce meetup est spécialement conçu pour ceux qui sont passionnés par l'IA et la résolution de problèmes pratiques.
Objectif du Meetup : Notre objectif est de créer ensemble un assistant conversationnel qui pourra aider les utilisateurs à résoudre des problèmes liés à leurs équipements électroménagers. Que vous soyez un expert en programmation ou un enthousiaste curieux, cette session vous offrira l'opportunité de développer des compétences pratiques en IA et en traitement du langage naturel.
Pourquoi Participer ?
- Apprendre et Collaborer : Collaborer avec des passionnés d'IA et de technologie pour développer un projet innovant.
- Défi Technique : Travailler sur un cas pratique, utilisant des manuels d'équipements électroménagers pour entraîner notre assistant.
- Réseau : Rencontrer et échanger avec des personnes partageant les mêmes intérêts.
À Qui s'Adresse Ce Meetup ?
- Développeurs et programmeurs intéressés par l'IA et le traitement du langage naturel.
- Passionnés de technologie et d'innovation.
- Toute personne intéressée par l'application pratique de l'intelligence artificielle pour résoudre des problèmes quotidiens.
Pré-requis :
- Connaissances de base en programmation Python.
- Un compte Gmail pour l'accès à Google Colab.
Programme de la Session :
- Introduction aux assistants conversationnels basé sur des LLMs
- Étapes Techniques :
- Sélection des Fichiers PDF : Choix des données pertinentes pour votre cas d'utilisation.
- Découpe et Indexation des Fichiers : Techniques pour diviser les PDF en sections maniables et les indexer pour une recherche facile.
- Utilisation d'un Modèle de Langue (LLM) pour la dialogue :
- Sélection de contenu : Utilisation de Chroma pour extraire les éléments pertinents de réponses.
- Génération de réponse : Génération de réponses automatiques avec le LLM, amélioration de la compréhension contextuelle, et création de résumés.
- Conception et Développement de l'Assistant : Construction de l'assistant conversationnel en utilisant Python, Gradio & Google Colab.
- Tests et Améliorations : Évaluation de l'assistant avec des cas réels et amélioration continue avec de nouveaux documents,
- Discussion ouverte et session de questions-réponses.
Date, Heure et Lieu :
- Lieu : Harry Cow
- Quand: Samedi 16 Décembre à 10h
Nous sommes impatients de vous rencontrer et de créer ensemble cet assistant conversationnel innovant !
