diff --git a/pages/students/2022/oleh_poiasnik/README.md b/pages/students/2022/oleh_poiasnik/README.md
index abcdab50..15c5afea 100644
--- a/pages/students/2022/oleh_poiasnik/README.md
+++ b/pages/students/2022/oleh_poiasnik/README.md
@@ -29,6 +29,15 @@ Vyhľadávanie právnych informácií pomocou neurónových sietí
 
 RAG: Generovanie jazyka s pomocou vyhľadávania - Retrieval augmented generation
 
+27.9.2024
+
+Stav:
+
+- Vyskúšané generatívne modely - OpenAI aj HuggingFace Prakticky sú nepoužiteľné, kvôli tomu, že chybné požiadavky míňajú kredit. Kreditu je málo na deň.
+- Výskúšaný Slovenský Mistral "slovak-nlp/mistral-sk-7b". Výskúšané cez API skript.
+- Nainštalovaný PrivateGPT. Zaindexovaná databáza liekov cez ElasticSearch a implementovaný RAG s modelom Slovak Mistral. Funguje to celkom dobre na dopyt o bolesti hlavy.
+
+
 Stretnutie 18.9.2024
 
 Stav:
@@ -41,14 +50,14 @@ Stav:
 
 - vhodné modely pre slovenský jazyk: me5-base pre vektorové vyhľadávanie. Ale ako použijete ES, tak nie je potrebný. Pre generovanie: je možné použiť OpenAI API alebo HuggingfaceAPI, má obmedzenie.  Otvorené modely: LLama3, RWKV, Sovenský Mistral 7B TBA.
 - Na začiatok skúste rozbehať postup s PrivateGPT, OpenAI API a vyhľadávaním (pomocou ES alebo me5-base alebo OpenAI API - ADA embedding).
-- Urobte si lokálnu inštaláciu PrivateGPT na Vaešom notebooku. Zmente konfiguráciu - modely a prompty
+- Urobte si lokálnu inštaláciu PrivateGPT na Vašom notebooku. Zmente konfiguráciu - modely a prompty
 - Dáta dodá Kristián Sopkovič - cez Teams sa spojte.
 - Pokračujte v štúdiu Python, Transformers.  Oboznámte sa s LangChain.
-- Prečítajte si tento článok https://arxiv.org/abs/1908.10084 a urobte si poznámky.
+- Prečítajte si tento článok https://arxiv.org/abs/1908.10084 o sentence transformers a urobte si poznámky.
 
 Zásobník úloh:
 
-- Urobte množinu na vhodnotenie. Vytvoríte množinu vzorových otázok a odpovedí. Vyhodnotte celý proces.
+- Urobte množinu na vyhdnotenie. Vytvoríte množinu vzorových otázok a odpovedí. Vyhodnotte celý proces.
 - Modely by mali bežať na našej infraštruktúre. Treba pripravť vhodný inferenčný server na našom HW, vybrať a dotrénovať vhodný model.
 - Preskúmať využitie Knowledge Graph pre spracovanie medicínskych dát.