pages/interns/bogdan_paul_chis/README.md

@@ -1,35 +0,0 @@
----
-title: Bogdan Paul Chiș
-published: true
-taxonomy:
-    category: [erasmus]
-    tag: [nlp, ie, rag, medical]
-    author: Daniel Hladek
----
-
-ERASMUS Intern Spring 2026, 20 March - 21 May (62 days)
-
-Topic:
-
-(multilingual) Triplet extraction from medical data
-
-Goal:
-
-- Construct a knowledge graph from medical package inserts in multiple languages
-- Utilize the graph in an intelligent agent that recommends medication.
-
-Tasks:
-
-- Learn intelligent agents and generative models - OpenAI API, Agent frameworks, RAG systems.
-- Learn about knowledge graphs and GraphRAG. Read several research papers.
-- Find several existing drug knowledge databases. Identify possible entities and relations.
-- Prepare a Python based workflow, use git code repository
-- Try Light RAG - Simple RAG. 
-- Scrape package inserts and parse the data.
-- Index the data and write a script that extracts a knowledge graph from data.
-- Visualize the graph
-- Prepare an agent that utilizes the unstructured data and graph-data.
-- Evaluate the agent using DeepEval or RAGAS.
-- Write a report
-- Put all code to GIT
-

pages/students/2022/andrii_pervashov/README.md

@@ -16,33 +16,15 @@ Návrh na tému:
 
 Prepis reči pre tvorbu štruktúrovaného zdravotného záznamu
 
-Ciele:
-
-- Vytvorte systém pre prepis reči a naplnenie formulára pomocou lokálnych jazykových modelov
-- Zlepšite jazykový model pre extraktiu štruktúrovaných informácií z medicínskej alebo súdnej domény.
-
 Úlohy:
 
-- Oboznámte sa so systémom OpenWebUI - prečítajte si dokumentáciu, príp. spravte si svoju inštanciu.
+- Vytvorte systém pre prepis reči a naplnenie formulára pomocou lokálnych jazykových modelov
-- Vytvorte jedno alebo viacero rozšírení, ktoré umožnia napňlňať formuláre pomocou rečového vstupu.
+- Dotrénujte jazykový model do slovenskej medicínskej domény
-- Agent by mal vedieť transformovať rečový vstup do štruktúrovanej podoby.
-
-Teoretické úlohy:
-
-- Oboznámte sa s postupmi pre dotrénovanie jazykového modelu - LORA, PEFT.
-- Oboznámte sa s metódami Information Extraction. Vyhľadajte si články na túto tému a napíšte, aké metódy sa používajú. Vstupom je text v prir. jazyku, výstupom je niečo ako JSON.
-
-
-Zásobník úloh:
-- Vyskúšajte ako funguje rozpoznávanie reči cez OPeWEBUI. Navrhnute zlepšenia.
-- Ako vieme zistiť, ktoré informácie nám chýbajú?
-
-
-
 
 ## Bakalárska práca 2025
 
 
+
 Návrh na tému:
 
 Korekcia textu pomocou neurónových sietí

pages/students/2022/oleh_poiasnik/README.md

@@ -18,22 +18,6 @@ Expertný agentový systém na podporu rozhodovania v lekárni
 Cieľ:
 
 - Vylepšiť agenta pre prácu so znalostným grafom - interakcie a kontraindikácie.
-- Zostaviť znalostný graf z databázy príbalových letákov adc a s jeho pomocou zlepšiť generovanie odpovede.
-
-Úlohy:
-
-- Oboznámte sa s pojmami na stránke https://graphrag.com/concepts/intro-to-graphrag/ . Napíšte is poznámky.
-- Vyskúšajte si softvér https://github.com/hkuds/lightrag . 
-- Prečítajte si článok LightRAG: Simple and Fast Retrieval-Augmented Generation
-- Oboznámte sa so systémom https://docs.ragas.io/en/stable/
-
-Zásobník úloh:
-
-- Využite školské LLM prístupné cez API.
-- Pripravte skripty pre získanie (scarpovanie) databázy ADC.
-- Zlepšite proces parsovania do formátu JSON. Môžete použiť systém Docling.
-
-
 
 
 # Bakalárska práca 2025

pages/students/2023/maksym_zatirka/README.md

@@ -30,30 +30,9 @@ Zadanie:
 Ciele:
 
 
+
 Vytvorte databázu pre vyhľadávanie v právnych predpisoch s využitím grafovej informácie.
 
-Stretnutie 6.3.
-
-- Parser vie rozparsovať zákony na paragrafy a odseky, vie verzie zákonov.
-- Máme jednoduchého agenta, ktorý vie pracovať s grafovou databázou.
-
-Úlohy:
-
-- Pripravte vzorovú datababázy zákonov - nemusia byť všetky a vložte ju do grafovej databázy..
-- Pripravte viacero testovacích scenárov pre vyhľadávanie v zákonoch. Scenár by mal byť vo forme otázky. 
-- Agent by mal podľa otázky vyhľadať relevatné a súvisiace  paragrafy v databáze a vygenerovať odpoveď podľa paragrafov.
-- Zobrazte aj zoznam zdrojov - relevantnej časti znalostného grafu.
-- Kódy dajte na GIT. Mal by tam byť parser. Aj agent. Aj stručná dokumentácia.
-- Pracujte na teoretickej časti práce.  Napíšte o metódach GraphRAG. Používajte články z Google Scholar. Opíšte metódu zostavenia znalostného grafu, grafovú databázu aj architektúru agenta.  Opíšte výsledky experimentov v testovacích scenároch.
-
-
-Zásobník úloh:
-
-- Pripravte pekné webové rozhranie. 
-- Pripravte deployment Vašej aplikácie - dockerfile a docker compose.
-
-
-
 
 Stretnutie 4.2.
 

pages/students/2023/rostyslav_rodzhuk/README.md

@@ -37,17 +37,6 @@ https://github.com/RostikRd/bp2026
 - Pozrite si opatrenia na https://podporneopatrenia.minedu.sk/katalog-podpornych-opatreni/ a vyberte relevantné dokumenty
 - Vytvorte inteligentného agenta, ktorý by na základe dokumentov navrhol najlepšie výchovné opatrenia.
 
-Stretnutie 6.3.
-
-Stav: 
-
-- Prezentovaná teoretická časť
-
-Úlohy:
-
-- Pokračujte v písaní.
-- Dajte zdrojáky na GIT.
-
 Stretnutie 6.2.2026
 
 Stav:

pages/students/2023/yevhenii_medushivskyi/README.md

@@ -24,20 +24,6 @@ Zadanie:
 3. Pomocou crawlera získajte dáta z internetu a vytvorte korpus dát pre viaceré domény.  
 4. Analyzujte získané dáta, priebeh ich sťahovania a navrhnite zlepšenia procesu získavania textových dát.  
 
-Stretnutie 13.3.2025
-
-Stav:
-
-- Zozbieraných cca 450MB textu.
-- Vylepšený text BP
-
-Úlohy:
-
-- Pridajte funciu "dolovania" domén zo získaného textu.
-- Dajte kódy na GIT
-- Pokračujte v dolovaní textu, min. 5GB
-- zlepšite deduplikáciu a boilereplate removal - napr. justext.
-
 Stretnutie 4.2.2025
 
 Stav:
@@ -53,6 +39,7 @@ Stav:
 
 
 
+
 Stretnutie 18.12.2025
 
 Stav: