L'approccio RAG per la creazione di un assistente virtuale (chatbot): dalla teoria alla pratica

by Alessandro Platania, Giovanni Lotti

 AI/Machine Learning • Italiano
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Topic
AI/Machine Learning
Language
Italiano
Description

Nel corso della sessione esploreremo la strategia di Retrieval-Augmented Generation (RAG) per migliorare l'accuratezza delle risposte AI. Durante il webinar è prevista una prima parte teorica sulla strategia RAG e sulla libreria Langchain - un potente framework open-source per la costruzione di applicazioni AI generative - ed una seconda parte dimostrativa con esempi per la configurazione di un sistema, durante la quale daremo indicazioni di best practices e sfide comuni da affrontare.

Scarica le slide del webinar a questo LINK

Alessandro Platania
Analyst, Deloitte

Laureato triennale in Ingegneria Informatica con una magistrale in Data Science, ho avuto modo di cimentarmi nelle tematiche relative all'AI e i big Data sin da subito con progetti realizzati con l'univeristà e nell'attività di ricerca che ho svolto in contemporanea. In Deloitte mi occupo di studiare i dati di importanti player internazionali per contribuire allo sviluppo di strategie di marketing

Giovanni Lotti
Analyst, Deloitte

Laurea Triennale in Ingegneria Elettronica e Informatica, seguita da una Laurea Magistrale in Data Science. Durante il percorso accademico, ho svolto un lavoro di ricerca per la tesi sulle Generative Adversarial Network (GAN). Successivamente, ho trascorso il mio primo anno di lavoro in Deloitte, dove ho avuto l'opportunità di approfondire l'utilizzo di modelli di Intelligenza Artificiale applicati al marketing.