Dê Memória ao Seu Slack: Uma Noite de Hack com Cognee e Qdrant

O conhecimento da sua equipe está enterrado em threads do Slack que ninguém consegue encontrar novamente.Cognee e Qdrant estão se unindo para uma noite de construção. Nós mostraremos como construir um sistema de memória e recuperação em cima do seu espaço de trabalho do Slack. O sistema absorve conversas, detecta padrões e os transforma em habilidades (SKILLs) agentes. Cada SKILL recupera o contexto mais relevante para sua tarefa e constrói memória estruturada em cima de seus dados não estruturados.O que você irá construirTrabalhando em pequenas equipes (ou sozinho, se preferir), você conectará o motor de memória da Cognee com a busca vetorial da Qdrant para dar ao espaço de trabalho do Slack uma verdadeira lembrança. Ao final da noite, você irá:Mostre-nos o que você temVocê terá 2 minutos para apresentar uma demonstração na qual você:🏆 1.200€ Prêmio em DinheiroPrêmios Principais:🥇 Prêmio: 600€ em dinheiro 🥈 Prêmio: 400€ em dinheiro 🥉 Prêmio: 200€ em dinheiroAlém de incríveis brindes da Qdrant e da Cognee para todos os participantes.AgendaTraga um laptop. Teremos chaves de API, conjuntos de dados de exemplo e pessoas de ambas as equipes à disposição para ajudar você a sair de situações complicadas.Vagas limitadas disponíveis. Não pode comparecer? Por favor, cancele sua RSVP para que possamos oferecer sua vaga a outra pessoa.Fotos serão tiradas ao longo do evento e podem ser usadas pela Cognee posteriormente.Sobre a Qdrant:A Qdrant é um motor de busca vetorial de código aberto construído para lidar com dados de alta dimensionalidade em larga escala. Ela alimenta a camada de recuperação por trás de algumas das aplicações de IA mais exigentes em produção hoje, desde pipelines RAG até sistemas de recomendação e agentes de IA, proporcionando uma busca de similaridade rápida e precisa sempre que necessário.Sobre a Cognee:A Cognee é um motor de memória de IA de código aberto que transforma dados não estruturados em memória persistente e consultável. Ela permite que agentes de IA armazenem, recuperem e raciocinem sobre informações ao longo do tempo e da infraestrutura, tornando possível construir sistemas de IA confiáveis, adaptativos e com estado que operam de forma contínua em ambientes de nuvem e locais.