Deep Research, Agent Memory & Optimizations - The OpenSearch Meetup Amsterdam

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Deep Research, Agent Memory & Optimizations - The OpenSearch Meetup Amsterdam

Pesquisa profunda, memória de agentes e otimizações - O OpenEarch Meetup Amsterdã

Evento por: OpenSearch Project - Amsterdam

Localização: AWS, Mr.Treublaan 7, Amsterdam - Amsterdam-Oost

Palestras e debates

Sobre o evento

** [Zeta Alpha] (Zeta-Alpha.com) convida a comunidade Gen AI e pesquisa em Amsterdã para se juntar ao nosso próximo encontro! **

Vamos começar às 18:00 com pizza, bebidas, palestras e redes (este é um evento único).

Esta edição mergulha em tópicos oportunos e de alto impacto que moldam a paisagem de AI de hoje, apresentando palestrantes da AWS, Eliatra e Zeta Alpha. Não perca!

** O que é nosso grupo: **
Somos uma comunidade na área de Amsterdã, com grande interesse em IA generativa, engenharia de busca e tecnologia de código aberto. Esteja você está construindo sistemas de produção ou simplesmente curiosos sobre os melhores e mais recentes em tecnologias de pesquisa e pesquisa-como agentes, MCP, rag, ajuste fino, pesquisa vetorial-esse é o espaço para você!
Congratulamo -nos com todos os níveis de habilidade. Venha aprender e conectar -se com outros engenheiros rachados.

** tempo e local **:
📅 27 de agosto de 2025, das 18:00 às 20:30.
Office Office, Sr. Treublan 7, 4º andar, 1097 DP, Amsterdã.

**Agendar:**
18:00 - chegada. Pegue alguns 🍕 e 🥤.
18:30 - Comunidade e contribuição - Kris Freedain (AWS).
18:50 - Mantendo a conversa: Construindo Memória Persente LLM de bate -papo com OpenEarch - Lucas Jeanniot (Eliatra)
19:10 - Acelere seus agentes de IA em produção com a Amazon Bedrock Agentcore - Jordan Kramsky (AWS).
19:30 - Afastando -se das vibrações: otimizando automaticamente os agentes para pesquisas profundas - Arthur Câmara (Zeta Alpha).
19:50 - Rede de bebidas com bebidas.
20:30 - Fechando.

** conversas: **

** Comunidade e contribuição **
Comunidade Opensearch - Aprenda sobre o projeto, a comunidade e diferentes maneiras de contribuir e ajudá -lo a crescer.

*Palestrante: [Kris Freedain] (https://www.linkedin.com/in/krisfreedain), gerente da comunidade do Comitê de Direção Técnica do Projeto OpenEarch e OpenEnsearch Software.**
*Kris tem décadas de experiência em tecnologia, mas considera conectar as pessoas como a parte mais gratificante de ser um profissional comunitário. Kris também é um administrador do Fediverse para a instância de Fosstodon e serve como membro do conselho da Fosstodon Foundation.*

** Mantendo a conversa: Construindo Persistent LLM Chat Memory com OpenEarch **
Como um chatbot de IA pode manter o contexto a longo prazo? Esta sessão explorará as etapas práticas para configurar e gerenciar uma "memória" local da LLM, usando a API de memória e a indexação da OpenSearch. Abordaremos como armazenar, recuperar e atualizar o contexto de bate-papo de curto e longo prazo- consultando seu modelo de idioma grande pode captar exatamente de onde parou. Os participantes aprenderão técnicas para estruturar dados, lidar com indexação e projetar arquiteturas de memória que resultam em interações mais contextuais, personalizadas e duráveis ​​de IA.

*Presidente: [Lucas Jeanniot] (https://www.linkedin.com/in/lucos-jeanniot/), engenheiro de aprendizado de máquina em Eliatra.*

** Acelere seus agentes de IA em produção com Amazon Bedrock Agentcore **
Esta sessão apresentará os recursos e recursos do Bedrock AgentCore e como você pode aproveitar essas ferramentas para executar agentes de IA altamente eficazes em escala. Abordaremos os principais recursos do AgentCore, incluindo: tempo de execução, identidade, memória, gateway, navegador, intérprete de código e observabilidade para ajudá -lo a acelerar esse novo conjunto de recursos da Amazon Bedrock.

*Presidente:*[Jordan Kramsky] (https://www.linkedin.com/in/jordankramsky/)*, Sr. Solutions Architect - Startups na AWS.*

** Afastando -se das vibrações: otimizando automaticamente os agentes para pesquisas profundas **
Nesta palestra, discutiremos como otimizar sistemas complexos e multi-agentes sem depender apenas de vibrações ou da boa e velha métrica "LGTM". Em vez disso, mostraremos como permitir que um agente explore várias opções e reescreva suas solicitações, refletindo-se em seus próprios sucessos e falhas, melhorando seus próprios instruções para se especializar nos tipos específicos de consultas e corpus que encontrará na produção.

*Presidente: [Arthur Câmara] (https://www.linkedin.com/in/abcamara/), engenheiro de pesquisa da Zeta Alpha.*

Fonte original do evento

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