Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Architektura i projektowanie aplikacji LLM
- Typowe wzorce aplikacji OpenAI dla asystentów, copilotów i automatyzacji przepływów pracy
- Wybór odpowiedniej architektury dla wymagań biznesowych, niezawodności i doświadczenia użytkownika
- Przechodzenie od kodu prototypowego do projektowania aplikacji, którą można utrzymać
Podpowiedzi, kontekst i strukturalne wyniki
- Strukturyzowanie instrukcji systemowych, użytkownika i dewelopera dla przewidywalnego zachowania
- Projektowanie podpowiedzi dla spójności, kontroli zadań i jaśniejszych odpowiedzi
- Wykorzystywanie strukturalnych wyników do wspierania logiki aplikacji
- Zarządzanie oknami kontekstu, stanem rozmowy i jakością odpowiedzi
Wykorzystanie narzędzi i orkiestracja przepływów pracy
- Wykorzystywanie wywoływania funkcji i przepływów pracy z wykorzystaniem narzędzi z usługami zewnętrznymi
- Walidacja danych wejściowych i wyjściowych, obsługa błędów i stosowanie zachowań awaryjnych
- Projektowanie wieloetapowych przepływów dla praktycznych zadań biznesowych
Pobieranie i uziemienie wiedzy
- Identyfikowanie sytuacji, w których generowanie wspomagane pobieraniem jest odpowiednie
- Przygotowywanie dokumentów i dzielenie treści na fragmenty do użytecznego pobierania
- Pobieranie odpowiedniego kontekstu i uziemianie odpowiedzi w zaufanych źródłach
Ewaluacja, zabezpieczenia i gotowość operacyjna
- Definiowanie kryteriów jakości i testowanie przepływów pracy pod kątem oczekiwanych wyników
- Redukcja halucynacji i obsługa niebezpiecznych, nieistotnych lub niejednoznacznych żądań
- Monitorowanie użycia, opóźnień, zużycia tokenów i kosztów
- Przygotowywanie aplikacji do wdrożenia, wsparcia i iteracyjnej poprawy
Warsztat praktycznej implementacji
- Budowanie małej, kompleksowej aplikacji OpenAI, która łączy podpowiedzi, strukturalne wyniki, wykorzystanie narzędzi i pobieranie
- Przegląd decyzji projektowych, typowych problemów i praktycznych kolejnych kroków dla użycia w produkcji
Wymagania
- Znajomość koncepcji dużych modeli językowych i tworzenia aplikacji opartych na API
- Doświadczenie w pracy z REST API, JSON i przepływami pracy aplikacji opartymi na podpowiedziach
- Średnio zaawansowane doświadczenie programistyczne w Pythonie, JavaScript lub podobnym języku
Grupa docelowa
- Programiści tworzący aplikacje oparte na LLM
- Inżynierowie AI i liderzy techniczni projektujący rozwiązania oparte na OpenAI
- Zespoły produktowe i architekci rozwiązań odpowiedzialni za funkcje AI w produkcji
7 godzin