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Your RAG Chatbot: Minute 21 onwards

Bien sûr, vous pouvez créer un chatbot RAG en 20 minutes avec quelques lignes de code. Mais est-ce que ça vaut vraiment le coup ? Et une fois que c’est fait, que se passe-t-il après ?

Comme toujours, tout part des données, et pour le RAG, ça veut dire le chunking. Mais ce n’est qu’une partie de l’équation : comment bien gérer la requête utilisateur pour maximiser la pertinence des réponses ? Et avec tous les outils et APIs externes utilisés, comment évaluer la qualité des résultats ?

Pour répondre à ces questions (et bien d’autres !), explorons ensemble quelques techniques simples qui peuvent faire toute la différence.

Yulianna Khorolich
Yulianna KhorolichSFEIR

talkDetail.whenAndWhere

Friday, June 20, 11:15-12:05
NT
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Bien sûr, vous pouvez créer un chatbot RAG en 20 minutes avec quelques lignes de code. Mais est-ce que ça vaut vraiment le coup ? Et une fois que c’est fait, que se passe-t-il après ?

Comme toujours, tout part des données, et pour le RAG, ça veut dire le chunking. Mais ce n’est qu’une partie de l’équation : comment bien gérer la requête utilisateur pour maximiser la pertinence des réponses ? Et avec tous les outils et APIs externes utilisés, comment évaluer la qualité des résultats ?

Pour répondre à ces questions (et bien d’autres !), explorons ensemble quelques techniques simples qui peuvent faire toute la différence.
techniques
données
chatbot
pertinence
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Yulianna Khorolich

Yulianna Khorolich

SFEIR

France

Hi everyone! My name is Yulianna, and I am a Solutions Architect [Data & ML] at SFEIR. Even though I've always had a soft spot for data, I got the chance to participate in all phases of the software development lifecycle in my career path. At the moment, I enable data-driven decision-making by creating simple solutions that are easily maintainable, cost-effective, well-documented and documented, and most importantly, documented.
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