Ingegneria delle applicazioni LLM con Python e LangChain

L'AI generativa sta trasformando il modo in cui costruiamo software, ma passare da semplici prompt ad applicazioni AI pronte per la produzione richiede un approccio ingegneristico strutturato. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali e i modelli pratici necessari per costruire sistemi intelligenti e consapevoli del contesto. Passerai dalla scrittura di script di base alla progettazione di flussi di lavoro robusti e basati su agenti. Leggendo spiegazioni passo-passo e analizzando esempi di codice strutturati, capirai come connettere i modelli linguistici di grandi dimensioni a fonti di dati esterne, gestire la memoria conversazionale e distribuire le tue soluzioni come API pronte per la produzione. Cosa imparerai: Comprendere l'architettura principale dei modelli linguistici di grandi dimensioni e i fondamenti dell'ingegneria dei prompt; Costruire pipeline di generazione aumentata dal recupero (RAG) per connettere gli LLM con i database vettoriali; Implementare la memoria conversazionale e la gestione dello stato utilizzando LangChain e LangGraph; Progettare agenti AI autonomi capaci di utilizzare strumenti e prendere decisioni multi-step; Applicare pratiche Python moderne, inclusi async/await e type hints, per uno sviluppo API efficiente; Configurare flussi di lavoro pronti per la produzione con caching, logging e monitoraggio delle prestazioni. Il corso inizia con la terminologia AI essenziale e le tecniche fondamentali di prompt prima di passare alla costruzione pratica di pipeline, alla progettazione di agenti e alle strategie di distribuzione finali. È progettato per sviluppatori Python e appassionati di tecnologia che desiderano entrare nel campo dell'ingegneria AI, senza alcuna esperienza pregressa in machine learning richiesta. Inizia a leggere oggi per padroneggiare gli elementi essenziali dello sviluppo di applicazioni LLM moderne.