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.
Durata 7 ore
Schița de curs
Arhitectura și Proiectarea Aplicațiilor LLM
- Modele comune de aplicații OpenAI pentru asistenți, copiloți și automatizarea fluxurilor de lucru
- Alegerea arhitecturii potrivite pentru cerințele de afaceri, fiabilitate și experiența utilizatorului
- Trecerea de la codul prototip la proiectarea aplicațiilor întreținute
Prompturi, Context și Ieșiri Structurate
- Structurarea instrucțiunilor sistemului, utilizatorului și dezvoltatorului pentru un comportament predictibil
- Proiectarea prompturilor pentru consistență, control al sarcinilor și răspunsuri mai clare
- Utilizarea ieșirilor structurate pentru a sprijini logica aplicațiilor 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 pași pentru sarcini practice de afaceri
Recuperarea și Încorporarea Cunoștințelor
- Identificarea momentelor când generarea augmentată de recuperare este potrivită
- Pregătirea documentelor și fragmentarea conținutului pentru o recuperare utilă
- Recuperarea contextului relevant și încorporarea 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 aplicații OpenAI mici de la un capăt la celălalt, care combină prompturi, ieșiri structurate, utilizarea uneltelor și recuperarea
- Revizuirea deciziilor de proiectare, a problemelor comune și a pașilor practici următori pentru utilizarea în producție
Cerințe
- Cunoștințe despre modelele de limbaj de mari dimensiuni 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
Public 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 funcționalități AI de producție
