Costruire assistenti di IA specifici per dominio per l'agroalimentare con database grafici e LLM

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Formazione pratica sulla creazione di assistenti di IA per applicazioni agroalimentari combinando banche dati grafiche con modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).

Costruire assistenti di IA specifici per dominio per l'agroalimentare con database grafici e LLM

Scopo e ambito

Questa formazione on-demand guida i partecipanti attraverso la progettazione di assistenti AI specifici per dominio per applicazioni agroalimentari integrando database grafici con LLM. I partecipanti impareranno un processo in quattro fasi: creare un database grafico, collegarlo a un LLM intelligente, sviluppare un'interfaccia utente reattiva e applicarlo ai casi d'uso dell'agricoltura intelligente.

Il corso include sessioni pratiche di codifica con strumenti come Python, Streamlit, GitLab e API LLM commerciali o open source. Esempi reali come Pan-Café e Soilwise dimostrano l'implementazione pratica.

Questa formazione è ideale per i team tecnici che supportano le PMI con strumenti di consulenza basati sui dati nei sistemi agricoli e alimentari.

Se vuoi avere maggiori informazioni sulla formazione, mettiti in contatto con Marijke.hunninck@ilvo.vlaanderen.be

Obiettivi di apprendimento

Entro la fine della formazione, i partecipanti saranno in grado di:

  • Configurare e popolare un database grafico con contenuti specifici del dominio utilizzando Python
  • Collegare un LLM commerciale o open source al database grafico e interrogare i dati testuali
  • Costruisci un prototipo di interfaccia utente in Streamlit per interagire con il sistema AI
  • Spiegare i vantaggi e i limiti della combinazione degli LLM con i grafici delle conoscenze per gli strumenti di agricoltura intelligente
  • Valutare i potenziali casi d'uso agroalimentari per l'impiego di assistenti di IA

Risultati di apprendimento

I partecipanti:

  • Acquisisci esperienza pratica costruendo assistenti AI per applicazioni agroalimentari
  • Comprendere l'integrazione di database grafici e LLM
  • Essere in grado di prototipare e testare soluzioni di IA interattive
  • Valutare il potenziale e i limiti degli strumenti decisionali assistiti dall'IA nell'agricoltura intelligente

A chi è rivolto?

Partecipanti dell'EDIH, team tecnici a sostegno delle PMI, sviluppatori di IA, data scientist e altri professionisti interessati ai sistemi di consulenza assistiti dall'IA per l'agricoltura e l'alimentazione.

Tipo di argomento

Implementazione dell'IA

Etica

Altro

Servizi

Software / Modello AI

Tipo di settore
Seminativi
Lavorazione degli alimenti
Orticoltura
Allevamento