Разработка системы описания данных с ИИ, математикой, бизнес анализом и людьми.
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу
Целевая аудитория
Разработчики, CDO, CTO, Data Quality, Data Stewards, Аналитики данных.
Тезисы
Расскажу как мы построили систему описания данных в компании на базе LLM и глубоких индустриальных знаний.
Поделюсь деталями того как мы подводим модели к нужному нам ответу, чего стоит создать идеальный промпт в каждом конкретном случае.
И как управлять всем этим процессом, чтобы получить максимальные показатели точности.
Окончил МГТУ им. Н.Э. Баумана. Почти 20 лет опыта работы в ИТ-индустрии – развитие новых направлений, связанных с большими данными, Data Science и ИИ. Работал: Citibank, Netcracker, IBM, МКБ. Сейчас – руководитель направления машинного обучения, МТС.
Видео
Другие доклады секции
GenAI и большие языковые модели (LLM)
