Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Архитектура и дизайн на LLM приложения
- Често срещани модели на приложения с OpenAI за асистенти, копитоли и автоматизация на работните процеси
- Избор на подходяща архитектура за бизнес изисквания, надеждност и потребителско изживяване
- Преход от прототипен код към поддържана архитектура на приложението
Подкани, контекст и структурирани изходи
- Структуриране на инструкции за системата, потребителя и разработчика за предвидимо поведение
- Проектиране на подкани за последователност, контрол на задачите и по-ясни отговори
- Използване на структурирани изходи за подкрепа на логиката на следващите приложения
- Управление на прозорците за контекст, състоянието на разговора и качеството на отговорите
Използване на инструменти и оркестрация на работните процеси
- Използване на извикване на функции и работни процеси с инструменти за външни услуги
- Валидиране на входовете и изходите, обработка на грешки и прилагане на поведението при резервна възможност
- Проектиране на многостъпкови потоци за практическите бизнес задачи
Търсене и фундамент на знанията
- Идентифициране на момента, в който генерирането, разширено чрез търсене, е подходящо
- Подготовка на документи и разделяне на съдържанието на части за полезно търсене
- Търсене на подходящ контекст и основаване на отговорите на доверени източници
Оценка, ограничителни правила и готовност за опериране
- Дефиниране на критерии за качество и тестване на работните процеси спрямо очакваните резултати
- Намаляване на халюцинациите и обработка на不安全, неуместни или двусмислени заявки
- Мониторинг на използването, латентността, потреблението на токен и разходите
- Подготовка на приложения за внедряване, поддръжка и итеративно подобряване
Практически работен семинар за реализация
- Изграждане на малко крайно приложение с OpenAI, което комбинира подкани, структуриран изход, използване на инструменти и търсене
- Преглед на взетите архитектурни решения, често срещани проблеми и практически следващи стъпки за използване в продуктивна среда
Изисквания
- Запознатост с концепциите за големи езикови модели и разработката на приложения, базирани на API
- Опит при работа с REST API, JSON и работни процеси, управлявани от подкани
- Средно ниво на програмиране в Python, JavaScript или подобен език
Целева група
- Софтуерни разработчици, създаващи приложения с подкрепа от LLM
- Инженери по изкуствен интелект и технически лидери, проектиращи решения базирани на OpenAI
- Продуктови екипи и архитекти на решения, отговорни за функциите на изкуствения интелект в продуктивна среда
7 Часове
