Predavatelj: Igor Podbelšek (EIMV)

Povzetek:
Na EIMV je bil razvit BatSim AI, kot referenčni primer uporabe LLM-jev v obliki po meri grajenega GPT asistenta, ki deluje kot orkestrator procesov in ne zgolj kot klepetalnik.

Predstavljen je modularen delovni potek:
(1) vhodni kontekst (zgodovinski merilni podatki in tržne cene)
(2) opredelitev namena (npr. optimizacija ciklov, obvladovanje degradacije, maksimiranje profita),
(3) odločanje z GPT, kjer model ne generira »odgovorov«, temveč izbira in parametrično kliče funkcije (simulacija/optimizacija),
ter (4) povratna zanka, v kateri se rezultati izvajanja vrnejo v model kot nov kontekst.

GPT deluje kot krmilna plast nad determinističnimi orodji. Ključna vrednost je jasna ločitev odgovornosti kjer GPT razume kontekst in izbira dejanja, orodja v bazi znanja pa izvajajo Python funkcije, matematiko, simulacije in validacijo. Takšen delovni potek omogoča sledljivost in ponovljivost uporabe AI v EIMV okolju.