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Track: QAware - München

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  • Dienstag
    03.12.
14:00 - 14:45
Turbocharging AI Innovation: Wie AI-Plattformen helfen GenAI Use Cases zuverlässig auf die Straße zu bringen
Turbocharging AI Innovation: Wie AI-Plattformen helfen GenAI Use Cases zuverlässig auf die Straße zu bringen

GenAI ist in aller Munde, und Use Cases schießen aus dem Boden. Die Herausforderung: Compliance, Betriebsreife oder Testen sind alles andere als egal und dabei häufig komplex. AI Platforms to the rescue!
Klassisches Platform Engineering hilft dabei: AI-Plattformen verbergen die technische Komplexität und ermöglichen so den Use-Case-Experten, sich auf die Umsetzung der fachlichen Innovationen zu konzentrieren, anstatt sich mit den zugrunde liegenden technischen Details auseinandersetzen zu müssen. Wir beleuchten, wie eine Plattform für Generative AI aussehen kann und welche Building Blocks sie benötigt.

Sonja Wegner is Business Unit Director at QAware. She is responsible for the technical success of projects in the area of aftersales for the customer BMW. Her current focus is on the design and implementation of complex systems and software architectures. 

Sonja Wegner
Sonja Wegner
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15:00 - 15:45
Java-basierte KI auf Kubernetes: Von der Entwicklung bis zum Deployment mit Leichtigkeit
Java-basierte KI auf Kubernetes: Von der Entwicklung bis zum Deployment mit Leichtigkeit

Du bist Java-Entwickler und neugierig auf KI, weißt aber nicht genau, wo du anfangen sollst? In dieser Session führen wir dich durch die Implementierung einer KI-Anwendung in Java und zeigen dir, wie du diese mühelos auf Kubernetes bereitstellen kannst.
Zu Beginn zeigen wir dir, wie Quarkus und LangChain4J die Entwicklung von KI-gesteuerten Anwendungen vereinfachen und komplexe Anwendungsfälle zugänglicher machen. Anschließend werden wir die Herausforderung der Ausführung von KI-Modellen in großem Maßstab mit dem Ollama Operator, einer leichtgewichtigen und dennoch robusten Model-Serving-Lösung für Kubernetes, betrachten. Wir werden auch untersuchen, warum Vektordatenbanken für viele KI-Anwendungsfälle von entscheidender Bedeutung sind. Anschließend diskutieren wir die Bedeutung einer unternehmenstauglichen KI-Plattform, die wichtige Themen wie Testing, Compliance und Sicherheit adressiert, um sicherzustellen, dass deine Organisation die Entwicklung von KI-Anwendungen effizient und regelkonform skalieren kann. In einer spannenden Live-Demo gehen wir den Aufbau und die Ausführung eines realen KI-Anwendungsfalls auf Kubernetes durch und zeigen dir Tools und Best Practices, die dir helfen, dein Projekt zum Erfolg zu führen. Egal, ob du KI-Neuling bist oder deine aktuellen Workflows optimieren möchtest, dieser Vortrag gibt dir praktische Einblicke, um deine KI-Reise in Java zu beschleunigen.

Mario-Leander Reimer ist passionierter Entwickler, stolzer Vater und #CloudNativeNerd. Er ist CTO bei der QAware GmbH und beschäftigt sich intensiv mit den Innovationen und Technologien rund um den Cloud-Native-Stack und deren Einsatzmöglichkeiten im
Unternehmensumfeld. Außerdem unterrichtet er Software-Qualitätssicherung an der TH Rosenheim.

Mehr Inhalte dieses Speakers? Schaut doch mal bei sigs.de vorbei: https://www.sigs.de/experten/mario-leander-reimer/

Mario-Leander Reimer
Mario-Leander Reimer
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16:00 - 16:45
Don't forget to Test: Crafting Reliable Chatbots
Don't forget to Test: Crafting Reliable Chatbots

Herkömmliche Testverfahren funktionieren nicht mit Chatbots und RAG-Anwendungen (Chat with your data)! Der einfache Vergleich eines Outputs mit einer optimalen Antwort ist aufgrund der statistischen Natur von LLMs und ihrer Tendenz zu Halluzinationen unmöglich. Außerdem sind Tests aufgrund der Subjektivität und des Umfangs schwierig. Was macht eine gute Antwort aus und wie reagiert ein Chatbot, wenn man Fragen außerhalb der definierten Regeln stellt? Wir müssen über neue Testtechniken und daraus resultierende KPIs (Key Performance Indicators) nachdenken, um die Zuverlässigkeit, Genauigkeit, Glaubwürdigkeit und Relevanz der Antworten der Chatbots sicherzustellen. Diese Techniken befinden sich noch in der Erforschung und müssen möglicherweise an spezifische Anwendungsfälle angepasst werden.
Wir werden den aktuellen Stand der Forschung in Bezug auf Chatbot-Tests umreißen, eine Reihe von KPIs vorstellen, die für Chatbots wichtig sind, den Stand der Test-Frameworks demonstrieren und mit einem Ausblick auf zukünftige Entwicklungen schließen.

Dr. Marcus Ciolkowski ist Head of Division bei der QAware und verantwortet den fachlichen und technischen Projekterfolg im Bereich Aftersales beim Kunden BMW.
Er hat an der Technischen Universität Kaiserslautern Informatik studiert und später am Fraunhofer Institut für Experimentelles Software Engineering und der TU Kaiserslautern promoviert. 2011 startete er bei QAware als Projektleiter.
Seine aktuellen Schwerpunktthemen sind Softwarequalität, Technische Schulden, Künstliche Intelligenz sowie Data Value.

Marcus Ciolkowski
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