Расширяя возможности инноваций: основные моменты хакатона Women in AI RAG
Генерация с дополненной выборкой (RAG) трансформирует AI-приложения, повышая точность и надежность генерируемых ответов. В отличие от традиционных AI-моделей, которые полагаются исключительно на предварительно обученные знания, RAG улучшает результаты, динамически извлекая релевантную информацию из внешних источников. По мере ускорения внедрения AI овладение этой технологией становится ключом к созданию более умных приложений, лучше учитывающих контекст.
25 января 2025 года первый хакатон Women in AI RAG Hackathon собрал в Стэнфордском университете разнообразную группу женщин-технологов, чтобы напрямую взяться за эту задачу. Организованное Zilliz, GenAI Collective и Women Who Do Data (W2D2), мероприятие предоставило участницам практическую возможность экспериментировать с передовыми AI-инструментами и сотрудничать с коллегами-инноваторами. В течение дня команды создавали работающие приложения на базе RAG, используя векторную базу данных Milvus, — многие из них решали реальные проблемы в здравоохранении, доступе к юридической помощи, устойчивом развитии и других областях — и всё это всего за несколько часов.
Хотя большая часть времени была посвящена сосредоточенной работе над кодом, на мероприятии прошли выступления опытных технологов, которые во время обеденной сессии поделились ценными советами и словами поддержки, зарядив участниц энергией для соревнования и подчеркнув важность сообщества и сотрудничества.
Технические наставники работали с командами в течение всего дня, отвечая на вопросы, помогая отлаживать код и поддерживая участниц. Жюри, состоявшее из бизнес- и технических лидеров AI-индустрии, предоставило конструктивную обратную связь и идеи для дальнейшего развития приложений.
Спасибо спонсорам
Это мероприятие стало возможным благодаря поддержке наших спонсоров — AWS, TwelveLabs, Arize, OmniStack, StreamNative и Mistral AI, — которые предоставили призы для отмечания выдающихся проектов, включая:
$10,000 в AWS Credits
$2,200 наличными
$500 в Mistral Credits
$5,000 в кредитах OmniStack inference
$2,000 в кредитах StreamNative Cloud
Создано с Milvus
Всего за несколько часов команды хакатона смогли создать рабочие прототипы приложений, охватывающих личное благополучие, демократизацию доступа к юридической помощи, расширение устойчивого строительства, а также помощь во вдохновении к творчеству с lego и маркетинге в социальных сетях.
Приложение: Skinnify (1-е место)
Команда: Sandhya Sangli, Shirley Luo, Stuti Kafle, Sanjana Gajendran
Записаться к дерматологу может быть сложно — иногда это занимает даже месяцы! Skinnify — это модель на основе RAG для персонализированных рекомендаций по уходовым продуктам для кожи. Она позволяет загрузить фотографию вашей кожи и получить представление о ее состоянии. Она даже дает советы о продуктах, которые стоит использовать для помощи при проблемах с кожей, таких как акне.
Приложение: CourtIQ (2-е место)
Команда: Prachi Sethi, Oshleen Gupta, Daniella Pontes
CourtIQ решает проблему «Justice Gap», помогая людям в ситуациях, которые могут быть квалифицированы как судебное дело, быстро оценивать свои дела и находить наиболее квалифицированных юристов с помощью AI-агента, преодолевая обычные трудности с началом действий. Приложение обеспечивает быстрое профилирование и категоризацию дела, список юристов, специализирующихся в соответствующей области, а также резюмирование дела с ключевыми подтверждающими элементами.
Приложение: cycle (3-е место)
Команда: Jessica Singh, Jasmeet Bajwa, Subhiksha Mani
cycle решает проблему недоступности и отсутствия персонализации в оздоровительных планах для женщин. Он адаптирован к четырем фазам менструального цикла (менструальная, фолликулярная, овуляторная, лютеиновая). Cycle предназначен для того, чтобы предоставлять женщинам специализированные планы тренировок и питания, синхронизированные с их циклом и профилем, чтобы лучше учитывать ежемесячные колебания уровня энергии и потребностей в питании.
App: Brickspiration (Лучшее использование Mistral)
Team: Deepika Khammampati, Nidhi Pai, Meera Tresa Sebastian
Создавайте бесконечные творения LEGO с чат-ботом, который помогает перепрофилировать наборы LEGO для разных сборок. Brickspiration предлагает креативные и совместимые альтернативные сборки из существующих наборов LEGO. Он использует семантический поиск, чтобы выдавать похожие детали.
App: Compliagent
Team: Akhila Josyula, Roxana Raicu, Meghna Natraj, and Meghna Pusala
Compliagent — основа надежной и эффективной организации, защищающая от рисков, штрафов и репутационного ущерба. Проблемы с соблюдением требований — это небольшие и дорогостоящие команды по комплаенсу, множество заинтересованных сторон, высокая рабочая нагрузка, медленное время ответа и задержки в выпуске соответствующих требованиям продуктов. Приложение Compliagent становится частью команды по комплаенсу (human-in-the-loop). Оно отвечает на запросы клиентов в режиме реального времени относительно политик компании в области комплаенса и многого другого. Агента можно добавить в Slack, чтобы отвечать на вопросы сотрудников.
App: RSRCH
Team: Atisha Rajpurohit, Ananya Gupta, Melody Masis, Ashley Rice
Существует очень много научных статей (2,4 миллиона!), и трудно прочитать и понять их все. RSRCH взял 100 000+ статей по информатике и превратил их в чат-бота, чтобы лучше понимать их, задавая вопросы, такие как «Я [ __ ], какие самые актуальные исследования проводятся в [ __ ]»
App: Workplace Detox
Team: Mrunmayee Rane, Sophia Giglotti, Sri Harshitha Avasarala, Supriya Ramarao Prasanna
Когда вы испытываете стресс на работе и вам не с кем поговорить, вы можете попросить совета у этого чат-бота! Workplace Detox — это чат-бот, который отвечает на ваши стрессовые рабочие ситуации и дает советы из книг, видео и статей в блогах.
App: CodeSolve
Team: Emily Moini, Emiko Sano, Neha Sharma, Svea Meyer
Разработчики тратят сотни часов на создание и управление issues и bug tickets. Репозиторий GitHub — это историческая запись вашего проекта. Просматривать его страницу за страницей может быть трудоемко. ColdSolve — это единый интерфейс с бесшовным управлением знаниями по всему вашему репозиторию GitHub. Вы можете искать прошлые issues и находить похожие решения.
App: RosieRAG
Team: Jennifer Tran, Silvana Smoiceanu, Iris Yu, Lijie Zhou
У малого бизнеса ограниченные маркетинговые бюджеты, но 41% из них полагаются на маркетинг в социальных сетях для увеличения продаж и посещаемости. RosieRAG анализирует все видео, созданные инфлюенсерами для клиентов, и извлекает наиболее вовлекающие и релевантные сегменты. Итоговый результат — короткий, выразительный reel или видео — длиной примерно 20 секунд — созданный, чтобы мгновенно привлечь внимание.
App: Professional Matchmaker
Team: Sharvari Deshpande, Junie Varghese, Ji Young Lee
Professional Matchmaker — это система подбора вакансий, которая использует Milvus, векторную базу данных с открытым исходным кодом, и LangChain, мощную библиотеку для создания конвейеров на основе LLM, чтобы сопоставлять вакансии с резюме кандидатов. Используя Sentence-Transformers для генерации эмбеддингов и векторный поиск Milvus, она извлекает наиболее релевантные вакансии из набора данных вакансий и генерирует объяснение, почему каждая вакансия хорошо подходит кандидату.
App: Greencode Labs
Team: Liana Soima, Lourdes Lopez, Leigh Miller
Путь к устойчивому строительству полон вызовов: сложные нормы, ограниченные ресурсы и упущенные возможности для экологичных улучшений. Строителям нужен способ упростить этот процесс и выделиться как лидерам в области устойчивого развития. Greencode Labs демонстрирует соответствие нормативным требованиям для экологичных зданий на базе ИИ. Приложение без усилий проверяет экологическое соответствие и предоставляет практические рекомендации для оптимизации устойчивости. С Greencode Labs строители не просто строят дома — они задают стандарт для будущего.
Что дальше для AI Women in RAG Hackathon?
Успех этого мероприятия подчеркивает растущую потребность в инклюзивных пространствах, которые дают практический опыт работы с новыми технологиями ИИ. Мы рады видеть, как эти приложения продолжают развиваться, и стартапы, которые вырастают из этих усилий.
Мы с нетерпением ждем проведения будущих хакатонов и продолжения поддержки инноваций в области ИИ. Если вы пропустили этот раз, следите за виртуальными тренингами и другими предстоящими мероприятиями Unstructured Data Meetups, GenAI Collective и W2D2.
Читать далее
Zilliz Cloud Enterprise Vector Search Powers High-Performance AI on AWS
Zilliz Cloud on AWS powers secure, scalable, ultra-fast vector search for enterprise AI apps, with BYOC, sub-10ms latency, and zero-DevOps simplicity.
Our Journey to 35K+ GitHub Stars: The Real Story of Building Milvus from Scratch
Join us in celebrating Milvus, the vector database that hit 35.5K stars on GitHub. Discover our story and how we’re making AI solutions easier for developers.
Legal Document Analysis: Harnessing Zilliz Cloud's Semantic Search and RAG for Legal Insights
Enhance legal document analysis with Zilliz Cloud’s Semantic Search and RAG. Improve accuracy, efficiency, and scalability for contracts, case law, and compliance.