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WORKSHOP LIVE
2 luglio | ore 19:00

Agenti GenAI: come gestire efficacemente le conversazioni multi-turn

Partecipa al nostro workshop esclusivo, dove esploreremo le sfide che le applicazioni GenAI affrontano nella gestione delle conversazioni frammentate. Discuteremo soluzioni innovative che sono state implementate con successo. in scenari reali, offrendo approfondimenti pratici per migliorare le tue applicazioni AI.

TopicsLLM, Redis, Scalability, PerformanceOptimization

 

Come gestire le conversazioni frammentate nelle applicazioni GenAI

Nell’era digitale di oggi, le applicazioni GenAI stanno diventando sempre più sofisticate, ma affrontano ancora delle sfide significative. Una di queste è la gestione delle conversazioni multi-turn quando i messaggi in ingresso sono suddivisi in due o più messaggi. Questa situazione è molto comune nelle conversazioni quotidiane – quanti di voi inviano decine di piccoli messaggi quando parlano con gli amici?

Durante questo workshop, esploreremo questo problema in profondità. Discuteremo le difficoltà che le applicazioni GenAI incontrano nel gestire conversazioni frammentate e come queste difficoltà possono influenzare l’efficacia della comunicazione.

Ma non ci fermeremo solo a identificare il problema. Proporremo soluzioni a questo problema che sono state implementate in scenari reali. Esamineremo vari approcci che sono stati adottati per affrontare questa sfida e discuteremo i loro punti di forza e di debolezza. Inoltre, presenteremo esempi pratici di come queste soluzioni sono state implementate e come hanno migliorato l’efficacia delle applicazioni GenAI.

Questo workshop è un’opportunità imperdibile per chiunque sia interessato a comprendere meglio le sfide attuali nell’ambito dell’intelligenza artificiale e a scoprire soluzioni innovative. Non vediamo l’ora di condividere queste informazioni con voi e di discutere insieme le future direzioni di questo campo in rapida evoluzione.

Speaker - Danilo Trombino

Cloud & Data Architech - Google Cloud Practice @ BIP

Danilo è un data architect con esperienza nello sviluppo di applicazioni cloud per smart cities e pubbliche amministrazioni, e nell’ottimizzazione di soluzioni data-oriented in contesti di innovazione per la salute pubblica. 

Ha contribuito alla realizzazione di un private cloud e dei servizi associati as-a-service associati. Ha esperienza nel disegno di soluzioni GenAI e nell’ottimizzazione della loro scalabilità.

Candidati per la prossima edizione della
Machine Learning Masterclass

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