Разработка приложений LLM с Prompt Flow

Создание надежных приложений с большими языковыми моделями требует не только написания подсказок; это требует структурированной оркестрации, систематической оценки и надежных рабочих процессов. Этот текстовый курс поможет вам освоить основы Prompt Flow, чтобы создавать прототипы, тестировать и развертывать сложные решения на базе искусственного интеллекта. Вы перейдете от написания простых подсказок к управлению сложными рабочими процессами LLM, интеграции внешних источников данных и измерению производительности приложений с помощью современных показателей оценки. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций Prompt Flow, включая инструменты LLM, инструменты Python и подсказки. - Создание исполняемых рабочих процессов, которые связывают языковые модели, пользовательский код и запросы базы данных. - Внедрение шаблонов поиска-дополненного генерирования (RAG) для заземления ответов модели в ваших собственных данных. - Оценка производительности приложений с использованием структурированных метрик, таких как точность, актуальность и безопасность. - Настройте подключения к облачным языковым моделям и векторным базам данных безопасно. - Развертывайте и контролируйте рабочие процессы LLM в качестве веб-API для интеграции в реальном мире. Курс начинается с основополагающей терминологии ИИ и основ Prompt Flow, а затем пошагово знакомит вас с построением, тестированием и оптимизацией вашего первого многоузлового приложения LLM. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, энтузиастов данных и новичков в области искусственного интеллекта, и не требует предыдущего опыта работы с машинным обучением или инструментами оперативной оркестрации. Начните читать сегодня, чтобы овладеть рабочими процессами, которые обеспечивают современные приложения языковой модели.