Desenvolvendo aplicativos LLM com fluxo rápido

Criar aplicativos confiáveis com modelos de linguagem grandes requer mais do que apenas escrever prompts; exige orquestração estruturada, avaliação sistemática e fluxos de trabalho robustos. Este curso baseado em texto orienta você pelos fundamentos do Prompt Flow, permitindo que você crie protótipos, teste e implante soluções sofisticadas orientadas por IA. Você fará a transição de escrever prompts simples para gerenciar fluxos de trabalho complexos de LLM, integrando fontes de dados externas e medindo o desempenho do aplicativo usando métricas de avaliação modernas. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos básicos do Prompt Flow, incluindo ferramentas LLM, ferramentas python e nós de prompt. - Crie fluxos de trabalho executáveis que vinculam modelos de linguagem, código personalizado e consultas de banco de dados. - Implemente padrões de geração aumentada de recuperação (RAG) para responder a respostas de modelo de solo em seus próprios dados. - Avalie o desempenho do aplicativo usando métricas estruturadas, como precisão, relevância e segurança. - Configure conexões com modelos de linguagem baseados em nuvem e bancos de dados vetoriais com segurança. - Implantar e monitorar seus fluxos de trabalho LLM como APIs da web para integração no mundo real. O curso começa com a terminologia de IA fundamental e os conceitos básicos do Prompt Flow antes de guiá-lo passo a passo através da construção, teste e otimização do seu primeiro aplicativo LLM multi-nó. Projetado para desenvolvedores de software, entusiastas de dados e iniciantes em IA, este curso não requer experiência prévia com aprendizado de máquina ou ferramentas de orquestração rápida. Comece a ler hoje mesmo para dominar os fluxos de trabalho que impulsionam aplicativos de modelos de linguagem modernos.