2024. június 27.
AI / GenAI

Visszatekintő: ez volt a GenAI Business Talk rendezvényünk

Author photo
Devertix
Team

Közel félszáz résztvevő, négy izgalmas előadás és tucatnyi kérdés a szakértőinknek: ezzel lehetne legjobban leírni a június 20-án az AWS-sel, a cég budapesti irodájában közösen megtartott rendezvényünket. Íme egy rövid összefoglaló azoknak, akik nem tudtak eljönni, vagy épp fordítva: ott voltak, és szívesen felelevenítenék az élményeiket.

Generatív AI megoldások az üzleti világ kihívásaira – ez volt a cím, amelyet négy felkészült előadó töltött meg tartalommal. Elméleti alapokkal és sok gyakorlati tanáccsal, példával mutatták be előadóink: miért érdemes ma már a generatív mesterséges intelligencia AWS-ből elérhető megoldásait beépíteni a mindennapi üzleti folyamatainkba, munkánkba.


GenAI az innováció szolgálatában

Lengyel Attila, Senior Business Development Manager (AWS)

Attila rögtön az esemény elején a lényegre tért. Először ugyanis a generatív AI fogalmát és képességeit, felhasználási eseteit foglalta össze, majd bemutatta az AWS saját GenAI portfólióját (pl. SageMaker, Amazon Bedrock, Amazon Q Developer - korábbi nevén Amazon CodeWhisperer stb.)

A már egy évtizede az AWS szervezetében fontos pozíciókat betöltő szakember ezután az Amazonnál folyó innovációs folyamatba avatta be a nézőket. Szóba került az Amazon Flywheel, egy olyan vizualizációs eszköz, amely a fogyasztói élmény köré épül, illetve előadónk bemutatta a „Working Backwards” mechanizmust is: ez egy képzeletbeli termékötlet meglétéből kiindulva dolgozik, innovál visszafelé. A Lengyel Attila által elmondottak egyik legfontosabb tanulsága: akár Flywheel, akár Working Backwards a metódus, a fókuszban a fogyasztó igényeinek megértése, tulajdonképpen a fogyasztóink ismerete álljon.


AI-lehetőségek az üzleti gyakorlatban

Ambrus András - Kovács Zoltán (Alvicom)

Az Alvicom előadásában először mérnöki megközelítésben ismertük meg az AI egy lehetséges meghatározását. Az ipari, gyári környezetben alkalmazott mesterséges intelligenciára kaptunk néhány példát, mire gyorsan elérkeztünk a legizgalmasabb részhez. Ebben az előadó tíznél is több esettanulmányban mutatta be a GenAI eszközök fejlesztésben betölthető szerepét. Az egyes promptok (szöveges utasítások) kapcsán, az azokra villámgyorsan megszületett szoftverfejlesztési projekttáblázatok, struktúrák, interfészek vagy éppen OpenAI leírók, kódsorok láttán nem csak a közönség hüledezett. A kérdések-válaszok részben az előadó ugyanis elismerte, hogy a junior developerek tudását villámgyorsan elsajátító, emberfeletti sebességgel dolgozó Amazon Q Developer őt is elgondolkodtatja a fejlesztés jövőjéről, az embereknek a folyamatban betöltött szerepéről.

Elhangzott az is, hogy a formális nyelveket – például a programnyelveket – a nagy nyelvi rendszerek kitűnően kezelik. Ezért például hétköznapi szöveggenerálásnál a kódgenerálás sokkal kevésbé van kitéve a hallucináció, más szóval az értelmetlen szöveg létrehozása veszélyének.


Papírhegyektől a digitalizációig: dokumentumok feldolgozása és intelligens keresése a generatív AI segítségével

Tassy János, Cloud Engineer (Devertix)

A szünet utáni első előadásnál már kollégánk kezébe került a laptop. János először kutatási számokkal bizonyította, hogy a papírról digitálisra való átmenet még világszinten sem befejezett történet. Ezek után részletezte a digitalizálás technikai feltételeit, többek közt az optikai karakter-, a layout elemek felismerését vagy az aláírás kezelését. Kiderült az is, hogy jól használható hasonló feladatoknál az Amazon Textract, a vállalat gépi tanulást használó, nyomtatott szövegből vagy kézírásból, akár strukturálatlan elrendezésű dokumentumokból is szöveget előállító terméke.

Az AI-ok építésére különféle foundational modelleket kínáló Amazon Bedrock esettanulmányával a közönség végignézhette, hogyan lehet promptolni a terméket, és miként használjunk agenteket a pdf-ek „szóra bírásához”, az azokon található információ olvashatóvá és kereshetővé tételéhez.

A végén a „tetszik, de nekem mennyibe fog ez kerülni?” kérdésre is részletes választ kaphattunk.

A GenAI gyakorlati használata az AWS-en

Csőke Árpád, Solution Architect (AWS)

A nap utolsó előadása a kollégánk által kitaposott ösvényen folytatódott, ugyanis szintén az Amazon Bedrock, pontosabban az Amazon Bedrock Knowledges Bases került terítékre. Az élő demóval bátran megtámogatott előadásban egy lehetséges magyar nyelvű chatbot létrehozásának lehettünk szemtanúi. Ez egy jó példa a generatív AI használatára, amellyel az ügyfélszolgálat automatizálása valóban intelligens, és az AWS által támogatott hátteret kap.

A rendezvény előadásairól készült felvételek hamarosan elérhetőek lesznek YouTube csatornánkon.



Bejegyzések hasonló témában

GenAI

Pánikoló amerikai zenészek. Egy mesterséges intelligenciával létrehozott, fotóversenyen első helyezést elérő kép. Pár perces sci-fi mozifilm, amelyet egy ember rakott össze néhány napnyi munkával. Vajon mi a közös a fenti, az elmúlt hónapokból származó hírekben? Mindegyikben döntő szerepet játszik a generatív AI, ami arra készül, hogy felforgassa, de legalábbis megváltoztassa a munkafolyamatainkat. Ideje erre felkészülni!

kubernetes

Mi is az az ArgoCD? Miért érdemes használnunk Kubernetes környezetbe történő deployment esetén a "hagyományos" CI/CD megoldásunk helyett? Hogyan működik pontosan és mik az előnyei más megoldásokhoz képest? Miért lehet érdemes kiváltanunk vele akár a GitLabba, akár más verziókezelőnkbe épített CD megoldásunkat? Miért és mitől lesz az ArgoCD-t használva hatékonyabb mind a cégünk, mind pedig a fejlesztőcsapatunk? Ezekre a kérdésekre most mind választ kapsz Tabajdi Peti Cloud Engineer-től, miközben a GitOps alapvetései is szóba kerülnek.

AWS book

AWS Cloud Computing könyv magyarul!

Töltsd le ingyen!