Sviluppare applicazioni LLM con Prompt Flow

Costruire applicazioni affidabili con modelli linguistici di grandi dimensioni richiede più che semplici prompt; richiede orchestrazione strutturata, valutazione sistematica e flussi di lavoro robusti. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i fondamenti di Prompt Flow, permettendoti di prototipare, testare e distribuire soluzioni sofisticate basate sull'AI. Passerete dalla scrittura di semplici prompt alla gestione di complessi flussi di lavoro LLM, integrando fonti di dati esterne e misurando le prestazioni delle applicazioni utilizzando moderne metriche di valutazione. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di Prompt Flow, inclusi gli LLM tools, i python tools e i prompt nodes. - Costruire flussi di lavoro eseguibili che collegano modelli linguistici, codice personalizzato e query di database. - Implementare pattern di Retrieval-Augmented Generation (RAG) per basare le risposte del modello sui propri dati. - Valutare le prestazioni delle applicazioni utilizzando metriche strutturate come accuratezza, rilevanza e sicurezza. - Configurare in modo sicuro le connessioni a modelli linguistici basati su cloud e database vettoriali. - Distribuire e monitorare i tuoi flussi di lavoro LLM come API web per l'integrazione nel mondo reale. Il corso inizia con la terminologia AI fondamentale e le basi di Prompt Flow prima di guidarti passo dopo passo nella costruzione, nel test e nell'ottimizzazione della tua prima applicazione LLM multi-nodo. Progettato per sviluppatori di software, appassionati di dati e principianti dell'AI, questo corso non richiede alcuna esperienza precedente con il machine learning o gli strumenti di orchestrazione dei prompt. Inizia a leggere oggi per padroneggiare i flussi di lavoro che alimentano le moderne applicazioni di modelli linguistici.