3:00 오후 - 4:00 오후 (UTC)

Acerta de esta sesion: Una introducción a RAGHack, un hackathon global para desarrollar aplicaciones utilizando modelos de lenguaje grandes (LLM) y RAG. Se puede utilizar un modelo de lenguaje grande (LLM) como GPT-4 para realizar resúmenes, traducciones, extracciones de entidades y respuestas a preguntas. La generación aumentada de recuperación (RAG) es un enfoque que envía contexto al LLM para que pueda proporcionar respuestas fundamentadas. Las aplicaciones RAG se pueden desarrollar en Azure utilizando una amplia gama de lenguajes de programación y recuperadores (como AI Search, Cosmos DB, PostgreSQL y Azure SQL). Esta sesión brindará una descripción general de RAG y demostrará una aplicación RAG de muestra que puede comenzar a usar hoy mismo. ¿A quién va dirigido? Desarolladores de applicaciones, desarolladores de web ¿Por qué debería asistir? Asistir para aprender como desarollar applicaciones de RAG. Se puede participar en nuestro hackathon o desarollar applicaciones para su organizacion. Inscríbete en el Rag Hackathon aquí: https://aka.ms/raghack

3:00 오후 - 4:00 오후 (UTC)

Acerta de esta sesion: Azure AI Search es un potente motor de búsqueda con muchas funciones diseñadas específicamente para aplicaciones RAG. Analizaremos cómo funcionan los vectores de embeddings y la búsqueda vectorial, y demostraremos una devolución óptima mediante la búsqueda híbrida con el clasificador semántico. ¿A quién va dirigido? Desarolladores que quieren usar Azure AI Search en applicaciones de RAG ¿Por qué debería asistir? Asistir para entender mas sobre vectores de embeddings y aprender como buscar con Azure AI Search (en Python). Despues, se puede participar en nuestro hackathon (RAGHack) o desarollar applicaciones para su organizacion. Inscríbete en el Rag Hackathon aquí: https://aka.ms/raghack

3:00 오후 - 4:00 오후 (UTC)

Acerta de esta sesion:* En esta sesión, compartiremos los desafíos y patrones que hemos identificado a partir de nuestras experiencias al extender aplicaciones empresariales del mundo real y transformarlas en soluciones inteligentes mediante el uso de multi-agentes. Exploraremos en detalle las cuestiones técnicas involucradas en llevar a producción soluciones multi-agentes, y cómo estas pueden potenciar la funcionalidad de las aplicaciones existentes. ¿A quién va dirigido? Desarolladores que quieren usar Azure AI Search en applicaciones de RAG -Desarrolladores que trabajan en la industria y desean explorar cómo extender sus aplicaciones mediante la integración de soluciones multi-agentes ¿Por qué debería asistir? Vamos a explorar lo que se necesita para desarrollar y llevar a producción agentes inteligentes en aplicaciones del mundo real. Obtenga más información sobre AI Agent aquí: https://aka.ms/11SepProjectOAgents1