Munich🥨NLP x SAP : Graphes de connaissances & Agents

Quel rôle jouent les graphes de connaissances alors que les LLMs obtiennent des fenêtres de contexte plus longues et que les agents IA passent en production ?Rejoignez Munich🥨NLP et SAP pour une soirée réunissant des perspectives de recherche et d'industrie sur les LLMs à long contexte, la récupération, les graphes de connaissances et les agents IA autonomes.Présentation 1 : Ingénierie des Agents Industriels Autonomes en ProductionSAPPrésentation 2 : Aiguille dans un Graphe de ConnaissancesJakob Sturm · TUM / BMWDeux présentations, de la nourriture et des boissons, et beaucoup de temps pour se connecter avec la communauté NLP et IA de Munich.📅 Agenda17:30 | Ouverture des portes17:50 | Accueil & Introduction18:00 | Présentation 1 : “Ingénierie des Agents Industriels Autonomes en Production”Intervenant : TBCRésuméComment dépasser les prototypes d'IA prometteurs et transformer les agents autonomes en flux de travail productifs et fiables ?Cette présentation explorera les défis d'ingénierie impliqués dans l'intégration d'agents IA autonomes dans des environnements industriels réels. Elle examinera le parcours de l'expérimentation à la production et discutera du rôle des graphes de connaissances dans la mise en œuvre d systèmes IA solides et dans les déploiements réels.18:45–18:50 | Courte pause18:50–19:35 | Présentation 2 : “Aiguille dans un Graphe de Connaissances”Intervenant : Jakob Sturm (TUM / BMW)RésuméAminons-nous encore besoin de la récupération lorsque les LLMs peuvent digérer des corpus de plus en plus grands grâce à des fenêtres de contexte toujours plus étendues ?Ce projet examine si les LLMs peuvent identifier de manière fiable des informations pertinentes au sein de grandes entrées en introduisant un défi basé sur les graphes de connaissances. Il étudie comment la performance du modèle change avec l'augmentation de la taille d'entrée et comment l'ordre des informations dans le contexte affecte la capacité d'un LLM à trouver les informations pertinentes.À propos de l'intervenantJakob Sturm est chercheur en doctorat au groupe de calcul social de TUM et au département Innovation & Technologies Émergentes de BMW, sous la supervision de Georg Groh.Ses recherches portent sur la récupération d'informations et la génération augmentée par récupération (RAG), en particulier sur la compréhension de quand le RAG est la bonne approche et quand d'autres méthodes peuvent être plus appropriées. Il travaille également à l'amélioration de la récupération d'informations pour des applications IA dans des domaines spécialisés.Chez BMW, son objectif industriel concerne le RAG adapté au domaine pour les processus de gestion de la qualité.19:35–21:00 | Nourriture, boissons & réseautage 🍕🎟️ InscriptionL'inscription est gratuite mais soumise à l'approbation de l'hôte en raison de la capacité limitée au bureau de SAP. Si vos projets changent, veuillez annuler votre inscription afin que nous puissions offrir la place à quelqu'un d'autre.