我们非常高兴地宣布，Pydata 的下一次聚会将于 2026 年 4 月 30 日星期四举行，由我们 Artefact 主办！
本版深入探讨了 会话 人工智能和代理工作流程。. 我们将探讨企业如何跨越原型阶段，部署由 LLM 驱动的系统，使其在分析、物流和零售业的生产中真正站稳脚跟。.
无论您是人工智能工程师、Data 科学家，还是对如何将这些系统付诸实践充满好奇的建设者，您都将更清楚地了解扩展对话式人工智能背后的真正挑战。.
让代理在演示中正常工作是一回事。要让它在真实的用户、真实的 data 和真实的限制条件下可靠地工作，则完全是另一个问题。在本版中，我们将剥开生产级人工智能的层层面纱，审视架构决策、检索策略、防护措施以及权衡取舍，从而将前景光明的概念验证与实际交付的系统区分开来。.
今晚的内容将超越提示工程和 API 调用的基础知识。我们将深入探讨团队如何构建情境感知代理，帮助物流员工更快上岗，引导零售客户做出复杂决策，并大规模释放自助服务分析功能。您将发现这些系统在引擎盖下是什么样子，以及开发这些系统真正需要的条件。.
也很兴奋吗？我们非常欢迎您参加这个充满知识分享、深入技术探讨的夜晚，当然还有精彩的对话、交流以及与社区共度的欢乐夜晚！
议程
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17:30 - 18:25: 用食物和饮料表示欢迎！
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18:25 - 18:30: Artefact 简介
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18:30 - 19:10: [谈话 1] 特工......在 data 宇宙中！ 由 Adithya Krishnan
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19:15 - 19:30: 休息
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19:30 - 19:50: [谈话 2] ： 为物流建立主动协助和代理工作流程 由 Diederik Heijbroek
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19:50 - 20:10: [3] ： 零售业对话代理 由 洛伦佐-卡西莫
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20:10 - 21:00:交流/饮料
讲座 1：代理......在 data-verse！构建可实现自助服务分析的系统！ 作者：Adithya Krishnan
自助分析听起来很简单，除非你深入了解其中的奥秘。Adithya 将与大家分享如何构建基础架构，让代理进行大规模查询、推理和响应。.
讲座 2：为物流建立主动协助和代理工作流程 作者：Diederik Heijbroek
在快节奏的物流世界中，员工效率和入职是关键的运营瓶颈。本讲座将探讨一个真实的代理人工智能使用案例，详细介绍我们如何使用 LangChain 构建和部署代理工作流程，以应对这些挑战。.
谈话 3： 零售业对话代理 作者：洛伦佐-卡西莫
丹麦一家领先的美容保健零售商与我们的团队合作，设计并部署了一个对话式人工智能代理，改变了客户在线发现产品和解决美容问题的方式。该解决方案结合了语义产品搜索、知识检索和引导式问题解决流程，大规模复制了店内顾问体验。该架构以合规性和品牌安全性为核心，平衡了多轮语境、实时防护以及跨网络和移动设备的结构化用户交互。本案例研究探讨了代理设计决策、功能权衡以及将对话式零售人工智能从概念转化为生产的成功指标。
关于 Pydata
PyData 阿姆斯特丹是一个由 Python 和 data 爱好者组成的充满活力的社区，它将这一社区聚集在一起，并为开源 data 工具的用户和开发人员提供了一个论坛。.
发言人
Diederik Heijbroek, 高级机器学习工程师
Artefact
Diederik擅长围绕大型语言模型设计和构建生产级人工智能系统，从检索-增强生成管道到知识图谱。在2025年初加入Artefact之前，他曾担任研究员，分析作为神经退行性疾病早期预测因子的击键动态。现在在Artefact，他利用这一基础将复杂的技术架构转化为可扩展的人工智能集成业务流程。.
洛伦佐-卡西莫, 高级 Data 科学家
Artefact
洛伦佐应用机器学习和大型语言模型解决客户面临的实际挑战。在 2025 年加入 Artefact 之前，他在 MSCI 的 ESG 部门工作了两年多。洛伦佐拥有伦敦帝国学院环境Data科学和机器学习硕士学位，为从预测建模到生产级人工智能系统的各种问题奠定了严谨的定量基础。.
Adithya Krishnan, 软件工程师
MotherDuck
Adithya Krishnan 是 MotherDuck 的软件工程师，负责开发人工智能相关功能，从用户界面/用户体验到 database LLM 功能。他对构建交互式应用程序的兴趣始于他的第一个项目 Greppo，该项目让他意识到自己非常喜欢创建框架和工具，尤其是涉及人工智能/ML 的框架和工具。.
