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.
Съдържание и теми, включени в курса
Архитектура и дизайн на LLM приложения
- Често срещани модели на OpenAI приложения за асистенти, копилоти и автоматизация на работни потоци
- Избор на правилната архитектура спрямо бизнес изисквания, надеждност и потребителско изживяване
- Преминаване от прототипен код към поддържаем дизайн на приложението
Промптове, контекст и структурирани изходи
- Структуриране на системни, потребителски и инструкции за разработчика за предвидимо поведение
- Проектиране на промптове за последователност, контрол на задачите и по-ясни отговори
- Използване на структурирани изходи за поддръжка на логиката на приложението надолу по веригата
- Управление на контекстни прозорци, състояние на разговора и качество на отговорите
Използване на инструменти и оркестрация на работни потоци
- Използване на извикване на функции и работни потоци с инструменти с външни услуги
- Валидиране на входове и изходи, обработка на грешки и прилагане на резервно поведение
- Проектиране на многоетапни потоци за практически бизнес задачи
Извличане и обосноваване на знания
- Идентифициране кога е подходящо генерирането, усилено чрез извличане
- Подготовка на документи и разделяне на съдържание за полезно извличане
- Извличане на релевантен контекст и обосноваване на отговорите в надеждни източници
Оценка, предпазни механизми и оперативна готовност
- Определяне на критерии за качество и тестване на работни потоци спрямо очаквани резултати
- Намаляване на халюцинациите и справяне с опасни, неуместни или неясни заявки
- Мониторинг на употреба, латентност, консумация на токени и разходи
- Подготовка на приложения за внедряване, поддръжка и итеративно подобрение
Работилница за практическа реализация
- Изграждане на малко цялостно OpenAI приложение, което комбинира създаване на промптове, структуриран изход, използване на инструменти и извличане
- Преглед на дизайнерски решения, често срещани проблеми и практически следващи стъпки за производствена употреба
Изисквания
- Запознатост с концепциите за големи езикови модели и разработка на приложения, базирани на API
- Опит в работата с REST API, JSON и работни потоци на приложения, управлявани от промптове
- Средно ниво на опит в програмирането с Python, JavaScript или подобен език
Аудитория
- Софтуерни разработчици, изграждащи приложения, захранвани от LLM
- AI инженери и технически ръководители, проектиращи решения, базирани на OpenAI
- Продуктови екипи и архитекти на решения, отговорни за AI функции в производствена среда
7 Часа
