ChatGPT med eget data - Retrieval augmented generation (RAG) med Rickard Sjögren

Denna gång samarbetar vi med AI Umeå som drivs av Rickard Sjögren.

SynGen AI bjuder på nåt matigt.

17.00 Mat
17.30 Föreläsning
18.15 (ca) Prova på för de som vill

Så kallade large language models (LLMs), såsom ChatGPT, har många lovande användingsområden tack vare sin förmåga att skapa användbar text och flexibilitet att svara på många olika frågor. Ett populärt användingsområde är att skapa chattbotar för ens eget data, såsom dokumentation eller källkod. Den vanligaste metoden för att åstadkomma det är retrieval augmented generation (RAG), där man kopplar samman dokumentsök med LLMs.

I denna föreläsning ger vi en introduktion till RAG, metoder för att implementera det och vanliga problem. Efter föreläsningen kan man stanna kvar och utforska RAG implementerat i LangChain, ett populärt Python-bibliotek för att handskas med LLMs.

Om du vill stanna kvar och prova behöver du ta med dig en dator med:
- Python och conda och en miljö att labba i, t.ex. jupyter notebook eller VSCode med jupyter-plugin.
- Git för att kunna hämta ner ett git-repo