Min Portfolio
Velkommen til min portfolio#
Jeg hedder Sofus og er 21 år gammel. I dag er jeg datamatikerstuderende på 4. semester og har en stor interesse for IT. AI er banebrydende og jeg vil meget gerne være en del af det og lærer af det.
Teknologier#
- Sprog: Java, JavaScript, C#(Unity), Python
- Værktøjer: Git, Docker
- Biblioteker React
Projekter#
Meditation Quiz#
Et quiz-projekt bygget med hjælp fra en AI-kodeagent som del af undervisningen i kodeagenter.
Automatiseret opdatering af Dify-bot#
Projektet handler om at automatisere opdateringen af en RAG-bot i Dify, så den altid bruger det nyeste indhold fra en portfolio. Løsningen er bygget i Java og fungerer ved, at programmet henter URL’er fra portfolioens sitemap, sammenligner dem med tidligere indekserede URL’er og sender nye sider videre til Dify via API. Projektet er desuden koblet til GitHub Actions, så opdateringen sker automatisk, hver gang der pushes til main-branchen. På den måde bliver botten løbende opdateret uden manuelt arbejde og kan give mere præcise svar om portfolioens indhold.
Evaluering af hovedopgaver på datamatikeruddanelsen#
Projektet handler om at bygge et lokalt LLM-baseret værktøj, hvor en hovedopgave fra datamatikeruddannelsen kan sendes med i prompten enten som PDF eller markdown-fil. Formålet er at få modellen til at analysere opgaven ud fra en faglig kontekst, hvor systemprompten beskriver modellen som en eksaminator på uddannelsen. Derudover indgår tre separate markdown-filer Dare-Share-Care, læringsmål og krav til rapporten. Disse filer bruges som ekstra kontekst, så modellen kan vurdere hovedopgaven op imod både uddannelsens mål, rapportkrav og den pædagogiske tilgang. Løsningen er bygget med et FastAPI-lag foran en lokal Ollama-model, hvilket gør det muligt at eksperimentere frit uden API-omkostninger og samtidig samle promptlogik, systemrolle og dokumentgrundlag et sted.
Effektivitet for Julemarked#
Dette projekt har til formål at understøtte udsendelsen af 80-90 e-mails til de virksomheder, der deltog året før. I e-mailen spørges virksomhederne, om de ønsker at deltage igen det kommende år.
Alle virksomheder samt deres svar bliver gemt i et Excel-ark, så der skabes et samlet overblik over, hvem der har svaret ja, nej eller endnu ikke har svaret.
Hvis nogle virksomheder svarer nej, vil en lokal LLM blive anvendt til at finde og foreslå alternative virksomheder, som potentielt kan kontaktes.
There are no articles to list here yet.