Nadaj swojemu Slackowi pamięć: noc hackowania z Cognee i Qdrant

Wiedza twojego zespołu jest pogrzebana w wątkach na Slacku, których nikt nie może znaleźć z powrotem.Cognee i Qdrant łączą siły na wieczór budowania. Pokażemy Ci, jak zbudować system pamięci i wyszukiwania w twoim środowisku Slack. System przetwarza rozmowy, wykrywa wzorce i zamienia je w agentowe UMIEJĘTNOŚCI. Każda UMIEJĘTNOŚĆ przywołuje najbardziej istotny kontekst dla twojego zadania i buduje strukturalną pamięć na twoich niestrukturalnych danych.Co zbudujeszPracując w małych zespołach (lub solo, jeśli wolisz), połączysz silnik pamięci Cognee z wyszukiwarką wektorową Qdrant, aby nadać środowisku Slack rzeczywistą zdolność przypominania. Pod koniec nocy będziesz:Pokaż nam, co potrafiszBędziesz miał 2 minuty na zaprezentowanie pokazu, w którym:🏆 1,200€ pula nagródGłówne nagrody:🥇 Nagroda: 600€ gotówki 🥈 Nagroda: 400€ gotówki 🥉 Nagroda: 200€ gotówkiPlus niesamowite gadżety od Qdrant i Cognee dla wszystkich uczestników.HarmonogramPrzynieś laptopa. Będziemy mieli klucze API, próbne zestawy danych oraz ludzi z obu zespołów, którzy pomogą ci się wydostać z trudności.Ograniczona liczba miejsc dostępnych. Nie możesz przyjść? Proszę anuluj swoją rezerwację, abyśmy mogli zaproponować twoje miejsce innej osobie.Na przestrzeni całego wydarzenia będą robione zdjęcia, które mogą być wykorzystane przez Cognee później.O Qdrant:Qdrant to silnik wyszukiwania wektorowego typu open-source, który został zaprojektowany do obsługi danych o wysokiej wymiarowości na dużą skalę. Napędza warstwę odzyskiwania za niektórymi z najbardziej wymagających aplikacji AI w produkcji, od pipeline'ów RAG po systemy rekomendacyjne i agentów AI, zapewniając programistom szybkie i dokładne wyszukiwanie podobieństw tam, gdzie jest to potrzebne.O Cognee:Cognee to silnik pamięci AI typu open-source, który przekształca niestrukturalne dane w trwałą, zdalnie przeszukiwalną pamięć. Umożliwia agentom AI przechowywanie, odzyskiwanie i analizowanie informacji w czasie i infrastrukturze, co sprawia, że możliwe jest zbudowanie niezawodnych, adaptacyjnych i stanowych systemów AI, które działają płynnie w chmurze i lokalnych środowiskach.