Event cover MoscowAI #7 x Школа 21
DevelopmentData Science and Big DataML/AI

MoscowAI #7 x Школа 21

Как организовать AI-разработку, дать LLM управление интерфейсом и понять, насколько хорошо работает RAG? Обсудим на конкретных примерах — с кодом, опытом и неожиданными результатами.

В программе три доклада:

🧠 Николай Каморник — AI-разработка с системным подходом
Спецификации, база знаний и работа с контекстом: как выстроить процесс, чтобы не объяснять модели всё заново в каждой сессии.

🖥 Руслан Иванов, Альфа-Банк — LLM управляет интерфейсом
На живом примере подключим модель к frontend-приложению через AG-UI и посмотрим, что она сможет делать.

🔎 Максим Богуславский — как оценивать качество RAG
Разберём систему для юридических документов: как измерять качество поиска и почему в одном из тестов рерэнкер сделал результат хуже.

Будет время задать вопросы, познакомиться и обсудить свои проекты после докладов.

🗓 22 октября
🚪 Сбор гостей — 18:30, начало — 19:00
📍 Школа 21, ул. Вятская, 27, стр. 42
🪪 Для входа возьмите паспорт или водительское удостоверение.

Community events

Past events

Similar events

Go to event website

Event at a glance

Who it is for
AI-разработчики, ML-инженеры, backend-разработчики, frontend-разработчики, data scientists, техлиды
Main topics
AI-разработка, разработка LLM-приложений, оценка качества RAG, интерфейсы под управлением LLM, управление контекстом для LLM
What you will gain
изучить системный подход к AI-разработке, понять, как управлять контекстом LLM с помощью спецификаций и базы знаний, увидеть живой пример управления интерфейсом через LLM с AG-UI, узнать методы оценки качества RAG, понять подводные камни рерэнкинга в поиске, пообщаться и обсудить проекты
Program format
глубокие технические доклады, продакшн-кейсы, практика, нетворкинг