Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Arhitectura și Proiectarea Aplicațiilor LLM
- Modele comune de aplicații OpenAI pentru asistenți, copiloți și automatizare a fluxurilor de lucru
- Alegerea arhitecturii potrivite pentru cerințele de afaceri, fiabilitate și experiența utilizatorului
- Trecerea de la codul prototip la proiectarea aplicațiilor menținabile
Prompting, Context și Ieșiri Structurate
- Structurarea instrucțiunilor sistemului, utilizatorului și dezvoltatorului pentru un comportament predictibil
- Proiectarea prompturilor pentru consistență, controlul sarcinilor și răspunsuri mai clare
- Utilizarea ieșirilor structurate pentru a sprijini logica aplicației downstream
- Gestionarea ferestrelor de context, starea conversației și calitatea răspunsurilor
Utilizarea Uneltelor și Orchestrarea Fluxurilor de Lucru
- Utilizarea apelurilor de funcții și a fluxurilor de lucru activate de unelte cu servicii externe
- Validarea intrărilor și ieșirilor, gestionarea erorilor și aplicarea comportamentului de rezervă
- Proiectarea fluxurilor în mai multe etape pentru sarcini practice de afaceri
Recuperarea și Încadrarea Cunoașterii
- Identificarea momentelor când generarea augmentată prin recuperare este potrivită
- Pregătirea documentelor și fragmentarea conținutului pentru o recuperare utilă
- Recuperarea contextului relevant și încadrarea răspunsurilor în surse de încredere
Evaluare, Bariere de Siguranță și Pregătire Operațională
- Definirea criteriilor de calitate și testarea fluxurilor de lucru împotriva rezultatelor așteptate
- Reducerea halucinațiilor și gestionarea cererilor nesigure, irelevante sau ambigue
- Monitorizarea utilizării, latenței, consumului de tokeni și costurilor
- Pregătirea aplicațiilor pentru implementare, suport și îmbunătățire iterativă
Atelier Practic de Implementare
- Construirea unei mici aplicații OpenAI de la cap la capăt care combină prompting, ieșire structurată, utilizarea uneltelor și recuperarea
- Revizuirea deciziilor de proiectare, a problemelor comune și a pașilor practici următori pentru utilizarea în producție
Cerințe
- Familiaritate cu conceptele de modele de limbaj de mare dimensiune și dezvoltarea de aplicații bazate pe API
- Experiență în lucrul cu API-uri REST, JSON și fluxuri de lucru ale aplicațiilor bazate pe prompturi
- Experiență intermediară de programare în Python, JavaScript sau un limbaj similar
Publicul țintă
- Dezvoltatori de software care construiesc aplicații alimentate de LLM
- Ingineri de AI și lideri tehnici care proiectează soluții bazate pe OpenAI
- Echipe de produs și arhitecți de soluții responsabili de caracteristicile AI pentru producție
7 Ore
