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

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie