München🥨NLP x SAP: Wissensgraphen & Agenten

Welche Rolle spielen Wissensgraphen, wenn LLMs längere Kontextfenster erhalten und KI-Agenten in die Produktion übergehen?Schließen Sie sich München🥨NLP und SAP für einen Abend an, der Forschung und Industrieperspektiven zu lang-kontextualisierten LLMs, Retrieval, Wissensgraphen und autonomen KI-Agenten zusammenbringt.Vortrag 1: Autonome Industrieagenten in der Produktion entwickeln - SAPVortrag 2: Nadel im Wissensgraphen - Jakob Sturm · TUM / BMWZwei Vorträge, Essen & Getränke und plenty Zeit, um sich mit Münchens NLP- und KI-Community zu vernetzen.📅 Agenda17:30 | Türen öffnen17:50 | Willkommen & Einführung18:00 | Vortrag 1: "Autonome Industrieagenten in der Produktion entwickeln" - Sprecher: TBCAbstractWie bewegen wir uns über vielversprechende KI-Prototypen hinaus und verwandeln autonome Agenten in produktive, zuverlässige Arbeitsabläufe?Dieser Vortrag wird die technischen Herausforderungen untersuchen, die mit der Einführung autonomer KI-Agenten in reale Industrieumgebungen verbunden sind. Er wird die Reise von der Experimentation zur Produktion betrachten und die Rolle von Wissensgraphen bei der Verankerung von KI-Systemen und der Möglichkeit robuster realer Einsätze diskutieren.18:45–18:50 | Kurze Pause18:50–19:35 | Vortrag 2: "Nadel im Wissensgraphen" - Sprecher: Jakob Sturm (TUM / BMW)AbstractBrauchen wir noch Retrieval, wenn LLMs zunehmend große Korpora durch immer größere Kontextfenster verarbeiten können?Dieses Projekt untersucht, ob LLMs relevante Informationen innerhalb großer Eingaben zuverlässig identifizieren können, indem es einen herausfordernden Benchmark auf der Grundlage von Wissensgraphen einführt. Es untersucht, wie sich die Modellleistung mit zunehmender Eingabegröße ändert und wie die Anordnung von Informationen innerhalb des Kontexts die Fähigkeit eines LLM beeinträchtigt, die relevanten Informationen zu finden.Über den SprecherJakob Sturm ist Doktorand in der Social Computing Group der TUM und im Innovations- & Emerging Technologies-Bereich von BMW, beaufsichtigt von Georg Groh.Seine Forschung konzentriert sich auf Informationsretrieval und retrieval-unterstützte Generierung (RAG), insbesondere darauf, zu verstehen, wann RAG der richtige Ansatz ist und wann andere Methoden möglicherweise geeigneter sind. Er arbeitet auch daran, das Informationsretrieval für KI-Anwendungen in spezialisierten Bereichen zu verbessern.Bei BMW liegt sein Fokus auf domänenadaptierten RAG für Qualitätsmanagementprozesse.19:35–21:00 | Essen, Getränke & Networking 🍕🎟️ RegistrierungDie Registrierung ist kostenlos, aber der Genehmigung des Veranstalters aufgrund der begrenzten Kapazität im SAP-Büro unterworfen. Wenn sich Ihre Pläne ändern, stornieren Sie bitte Ihre Registrierung, damit wir den Platz jemand anderem anbieten können.