Opracowywanie aplikacji LLM z Prompt Flow

Budowanie niezawodnych aplikacji z dużymi modelami językowymi wymaga czegoś więcej niż tylko pisania monitów; wymaga uporządkowanej orkiestracji, systematycznej oceny i solidnych przepływów pracy. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez podstawy Prompt Flow, umożliwiając prototypowanie, testowanie i wdrażanie zaawansowanych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Przejdziesz od pisania prostych monitów do zarządzania złożonymi przepływami pracy LLM, integrowania zewnętrznych źródeł danych i pomiaru wydajności aplikacji za pomocą nowoczesnych wskaźników oceny. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia Prompt Flow, w tym narzędzia LLM, narzędzie Python i węzły podpowiedzi. - Twórz wykonywalne przepływy pracy, które łączą modele językowe, kod niestandardowy i zapytania do bazy danych. - Wdrażaj wzorce Retrieval-Augmented Generation (RAG), aby uzyskać odpowiedzi modelu na własne dane. - Oceń wydajność aplikacji za pomocą uporządkowanych wskaźników, takich jak dokładność, trafność i bezpieczeństwo. - Bezpiecznie konfiguruj połączenia z modelami językowymi w chmurze i bazami danych wektorowych. - Wdrażaj i monitoruj przepływy pracy LLM jako interfejsy API sieci Web do integracji w świecie rzeczywistym. Kurs zaczyna się od podstawowej terminologii AI i podstaw Prompt Flow, zanim poprowadzi Cię krok po kroku przez budowanie, testowanie i optymalizację pierwszej aplikacji LLM z wieloma węzłami. Zaprojektowany dla programistów, entuzjastów danych i początkujących w AI, ten kurs nie wymaga wcześniejszego doświadczenia z uczeniem maszynowym lub narzędziami do szybkiej orkiestracji. Zacznij czytać już dziś, aby opanować przepływy pracy zasilających nowoczesne aplikacje modelu językowego.