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
Wprowadzenie do zaawansowanego projektowania zapytań
- Zrozumienie roli zapytań w DeepSeek LLM
- Jak struktura zapytań wpływa na odpowiedzi generowane przez sztuczną inteligencję
- Porównanie DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 i innych LLMs pod kątem zachowania zapytań
Projektowanie efektywnych zapytań
- Tworzenie precyzyjnych i strukturalnie poprawnych zapytań
- Techniki kontrolowania tonu, długości i formatu
- Radzenie sobie z niejednoznacznymi i otwartymi pytaniami
Optymalizacja odpowiedzi AI
- Dostosowywanie zapytań do specyficznych zadań
- Regulowanie temperatury i maksymalnej liczby tokenów do kontrolowania odpowiedzi
- Używanie wiadomości systemowych i zapytań zdefiniowanych rolowo
Zarządzanie kontekstem i łączeniem zapytań
- Zachowanie kontekstu podczas wielu interakcji z AI
- Łączenie zapytań w celu kierowania złożonymi zadaniami
- Używanie technik pamięci i odwołań w długich rozmowach
Redukcja uprzedzeń i poprawa niezawodności AI
- Wykrywanie i zmniejszanie uprzedzeń w wygenerowanych przez AI wyjściach
- Zapewnienie poprawności faktycznej w odpowiedziach AI
- Etyczne rozważania w projektowaniu zapytań
Testowanie i ocena wydajności zapytań
- Mierzenie jakości i spójności odpowiedzi AI
- Automatyzacja testowania i oceny zapytań
- Studia przypadków skutecznych strategii projektowania zapytań
Wdrażanie aplikacji z optymalizowanymi zapytaniami napędzanymi przez AI
- Integrowanie przemyślanych zapytań do procesów przedsiębiorstwa
- Optymalizowanie chatbotów i narzędzi automatyzacji napędzanych przez AI
- Skalowanie strategii zapytań dla różnych przypadków użycia
Wznoszące się trendy w projektowaniu zapytań
- Postępy w LLMs i technikach optymalizacji zapytań
- Hybrydowa współpraca AI-człowiek poprzez projektowanie zapytań
- Przyszłe innowacje w kontroli zawartości generowanej przez AI
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Doświadczenie z dużymi modelami językowymi (LLMs) i API AI
- Biegłość w języku programowania (np. Python, JavaScript)
- Podstawowa wiedza o NLP i technikach generowania tekstu
Grupa docelowa
- Inżynierowie AI pracujący z aplikacjami opartymi na LLMs
- Deweloperzy optymalizujący przepływy pracy z wykorzystaniem AI
- Analitycy danych doskonalący wyjścia generowane przez AI
14 godzin