LLM-toepassingen ontwikkelen met Prompt Flow

Het bouwen van betrouwbare applicaties met grote taalmodellen vereist meer dan alleen het schrijven van prompts; het vereist gestructureerde orkestratie, systematische evaluatie en robuuste workflows. Deze tekstgebaseerde cursus leidt u door de basisprincipes van Prompt Flow, zodat u geavanceerde AI-gestuurde oplossingen kunt prototypen, testen en implementeren. U gaat over van het schrijven van eenvoudige prompts naar het beheren van complexe LLM-workflows, het integreren van externe gegevensbronnen en het meten van applicatieprestaties met behulp van moderne evaluatiemetingen. Wat je leert: - Begrijp de kernconcepten van Prompt Flow, inclusief LLM-tools, python-tools en prompt-knooppunten. - Bouw uitvoerbare workflows die taalmodellen, aangepaste code en databasequery's koppelen. - Implementeer Retrieval-Augmented Generation (RAG) -patronen om modelresponsen in uw eigen gegevens te gronden. - Evalueer de prestaties van applicaties met behulp van gestructureerde statistieken zoals nauwkeurigheid, relevantie en veiligheid. - Configureer verbindingen met cloudgebaseerde taalmodellen en vectordatabases veilig. - Implementeer en controleer uw LLM-workflows als web-API's voor real-world integratie. De cursus begint met fundamentele AI-terminologie en Prompt Flow-basisprincipes voordat u stap voor stap door het bouwen, testen en optimaliseren van uw eerste LLM-toepassing met meerdere knooppunten wordt geleid. Deze cursus is ontworpen voor softwareontwikkelaars, data-enthousiastelingen en AI-beginners en vereist geen eerdere ervaring met machine learning of prompt-orchestratietools. Begin vandaag nog met lezen om de workflows te beheersen die de basis vormen van moderne taalmodeltoepassingen.