ETL для RAG: как отделить стог сена от иголок и не спалить серверную. Реальный кейс Альфа-Банка скачать в хорошем качестве

ETL для RAG: как отделить стог сена от иголок и не спалить серверную. Реальный кейс Альфа-Банка

Jay Knowledge Hub – агентский RAG по любым типам данных: https://clck.ru/3NFQyx Считаете, что подготовка данных – это 90% успеха RAG? В этом видео вы узнаете, почему это утверждение — не просто теория, а реальная практика, проверенная на миллионах строк и десятках кейсов. В своем докладе Никита Мишнев из Just AI рассказывает, как строится ETL-процесс для умного поиска Knowledge Hub: от парсинга и индексации данных до автоматизации и интеграции с бизнес-системами. Вы узнаете про основные вызовы, инструменты и архитектурные решения для работы с большими и разнородными данными, а также про переход с Airflow на Spring Batch. Алексей Фанасьев из Альфа-Банка делится реальным кейсом внедрения интеллектуального чат-бота для поддержки клиентов по дебетовым картам. Он рассказывает, как бот снизил нагрузку на колл-центр, повысил качество сервиса и помог автоматизировать ответы на популярные вопросы. Это видео будет полезно всем, кто строит RAG-решения, внедряет умный поиск или автоматизирует клиентский сервис. ❓ Есть вопросы о внедрении генеративного AI в бизнес-процессы вашей компании? Пишите на [email protected]