Entwicklung von LLM-Anwendungen mit Prompt Flow

Das Erstellen zuverlässiger Anwendungen mit großen Sprachmodellen erfordert mehr als nur das Schreiben von Eingabeaufforderungen. Es erfordern strukturierte Orchestrierung, systematische Auswertung und robuste Workflows. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die Grundlagen von Prompt Flow, sodass Sie Prototypen erstellen, testen und anspruchsvolle KI-gesteuerte Lösungen bereitstellen können. Sie werden vom Schreiben einfacher Eingabeaufforderungen zum Verwalten komplexer LLM-Workflows, zur Integration externer Datenquellen und zur Messung der Anwendungsleistung mit modernen Evaluierungsmetriken übergehen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernkonzepte von Prompt Flow, einschließlich LLM-Tools, Python-Toole und Prompt-Knoten. - Erstellen Sie ausführbare Workflows, die Sprachmodelle, benutzerdefinierten Code und Datenbankabfragen verknüpfen. - Implementieren Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Muster, um Modellantworten in Ihren eigenen Daten zu erden. - Bewerten Sie die Anwendungsleistung anhand strukturierter Metriken wie Genauigkeit, Relevanz und Sicherheit. - Konfigurieren Sie sicher Verbindungen zu cloudbasierten Sprachmodellen und Vektordatenbanken. - Bereitstellen und Überwachen Ihrer LLM-Workflows als Web-APIs für die Integration in die reale Welt. Der Kurs beginnt mit grundlegender KI-Terminologie und Prompt Flow-Grundlagen, bevor Sie Schritt für Schritt durch das Erstellen, Testen und Optimieren Ihrer ersten Multi-Node-LLM-Anwendung geführt werden. Dieser Kurs richtet sich an Softwareentwickler, Datenenthusiasten und KI-Einsteiger und erfordert keine Vorkenntnisse in Machine Learning oder Orchestrierungstools. Lesen Sie weiter, um die Workflows für moderne Sprachmodellanwendungen zu meistern.