これは，オープンAIのアプリケーション開発における，機能呼び出しとアプリケーションの開発を統合するものである。

単純なチャットインタフェースを超えて行くには，ＡＰＩ統合とシステム信頼性に対する構造化されたアプローチが必要です。このコースでは，生成的なＡＩモデルを，プロダクション用パターンに焦点を当てて，現代的なソフトウェアスタックの機能的なコンポーネントに変換する方法を学びます。基本的なプロンプトの書き方から，外部ツールと相互作用し，ユーザ入力を検証し，高い安全性と性能を維持するシステムのアーキテクチャへと移行します。 学ぶことは 安全な統合のための基礎的な API 概念と認証ワークフローを学ぶ。 また，外部データベースやサービスとの相互作用を可能にする機能呼び出しを実装した。 安全で予測可能なモデル出力を確保するために，中和と検証技術を適用する。 特定のデータに対する応答を基礎づけるための検索増強生成（ＲＡＧ）パターンを理解する。 １）アプリケーションの信頼性向上のための系統的なテストと評価戦略の実践。 モデルの性能を追跡するための観測性とモニタリングを設定する。 実際の実装シナリオと、実際の開発課題を反映したコードベースの説明を読むことができます。このコースは、基本的なプログラミングに慣れており、高度なAI駆動ソフトウェアを作成したい初心者や開発者向けに設計されています。人工知能の経験は必要ありません。構造化された書面によるレッスンを通じて、今日からプロダクショングレードのAIシステムを作成してください。