LLM Инженерия: Подсказка, настройка и поиск Основы

Интеграция больших языковых моделей в реальные приложения требует не только базовых вызовов API, но и надежной, масштабируемой инженерии. Разработчикам необходимо понимать, как структурировать подсказки, динамически извлекать контекст и адаптировать модели для конкретных бизнес-доменов. Этот курс, основанный только на тексте, поможет вам освоить основные архитектурные шаблоны инженерии LLM, перейдя от написания простых подсказок к проектированию надежных систем, основанных на поиске, которые генерируют предсказуемые, высококачественные выходы. Что вы узнаете: - Понять ключевые концепции LLM, токенизацию и архитектуры фундаментальных моделей. - Применять передовые методы быстрого проектирования для надежного управления поведением модели. - Настройка систем поиска-дополненного генерирования (RAG) с использованием векторных баз данных. - Оценка того, когда использовать стратегии тонкой настройки в сравнении с подсказками и поиском. - Разработайте масштабируемые архитектуры, которые управляют задержкой, затратами и ограничениями API. - внедрять современные механизмы оценки для измерения и мониторинга эффективности системы. Вы начнете с основных определений и ключевой терминологии, прежде чем изучить практические архитектурные шаблоны. Материал логически развивается от основных структур подсказок до сложных конвейеров поиска и настройки рабочих процессов. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, специалистов по данным и начинающих инженеров ИИ, которые только начинают создавать производственные системы с большими языковыми моделями. Не требуется предыдущий опыт работы с машинным обучением. Начните создавать стабильные, производственные системы искусственного интеллекта сегодня.