Деякі коментарі після першого випуску були про сотні абревіатур, які використовуються всередині ITER. У відповідь команда створила конкретного агента всередині чату, присвяченого відповіді на запитання на цю тему, яка була включена до січневого випуску. Це рішення було фундаментальним переходом на більш технічний стек, що базується на агенті, який має наслідки, що перевищує розшифровку акріонімів. “Тепер ми можемо створити конкретних агентів для різних запитів і отримати швидші результати”, – каже Делаплагне. «Зараз ми розробляємо агенти, пристосовані для отримання інформації з джерел поза системою IDM, щоб задовольнити запити, які ми отримали від користувачів, щоб розширити пошук на інші бази даних. Наприклад, ми нещодавно додали нового агента, щоб відповісти на запитання про хміль [hand over packages, which are sets of documents handed off from construction to commissioning]”.
“Ми також плануємо інтегрувати чат у додатки, які люди використовують на роботі щодня”, – каже Ян. “Сюди входить продукти в Suite Microsoft, як команди та Microsoft Copilot.”
Щоб дозволити користувачам робити локальний вибір щодо великих мовних моделей (LLMS), які вони використовують, він планує взаємодіяти з іншими LLM, такими як Llama, DeepSeek та Mistral. За словами Delaplagne, нові інструменти також будуть доступні для інших організацій. «Система IDM використовується в інших установах Fusion, і ми вже контактуємо з IPP [The Max Planck Institute for Plasma Physics] Розгорнути його там », – пояснює він.
Розділ ІТ -проекту пишається тим, що керував проектом, який так швидко перейшов від POC до виробничої системи, якою користуються тисяча людей. “Багато організацій намагалися впроваджувати чат-боти, але не багато хто вдалося вийти наживо і використовувати його так багато людей щодня”,-каже Делаплагне. «Це був складний проект, який ми створили з промислових партнерами, як Microsoft, і ми мали хороших інтернів, щоб зробити кодування, щоб адаптувати інструменти до наших потреб. Задовольно доставити інструмент, який робить реальну різницю для користувачів IDM ».
* RAG (покоління, що надходить у пошук)-це методика підвищення точності та надійності генеративних моделей AI з інформацією, отриманою із зовнішніх джерел даних.