Bądźmy w kontakcie

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

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie