Uge 2

Mandag – 13. april

RAG og embedding

Vi lærte om RAG (Retrieval-Augmented Generation): konceptet bag at give en LLM adgang til egne dokumenter ved at embedde dem som vektorer og søge semantisk i dem ved runtime. Vi gennemgik flowet fra dokument → embedding → vektorstore → retrieval → LLM-svar, og diskuterede, hvorfor det er et kraftfuldt alternativ til at fine-tune en model.

Fredag – 17. april

RAG-demo og chatbot på vores websites

Vi implementerede en RAG-demo i praksis og integrerede en chatbot direkte på vores portfolio-websites. Chatbotten blev gjort klog på os selv ved at fodre den med personlig information, og derudover henter den automatisk viden om sidens eget indhold — så den altid er opdateret med hvad der står på siden.