Engineering Zuverlässige LLM-Systeme

Viele Entwickler können eine einfache Eingabeaufforderung schreiben, aber die Erstellung einer LLM-Anwendung (Large Language Model), die in der Produktion einheitlich funktioniert, erfordert einen systematischen Engineering-Ansatz. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch den Prozess der Entwicklung, Bewertung und Sicherung von LLM-gesteuerten Anwendungen. Sie werden vom einfachen Prototyping zum Aufbau robuster Evaluierungsrahmen, zum Management der Systemlatenz und zur Abschwächung häufiger Fehlermodi wie Halluzinationen übergehen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende LLM-Konzepte, Architekturen und die Kernkomponenten eines zuverlässigen Systemdesigns. - Beherrschen Sie fortschrittliche Prompt-Engineering-Techniken und strukturierte Ausgabegenerierung für konsistente Ergebnisse. - Implementieren Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Muster, um Modelle sicher mit externen Datenquellen zu verbinden. - Erstellen Sie systematische Evaluierungsrahmen, um Genauigkeit, Latenz und Kosten über Modelliterationen hinweg zu messen. - Konfigurieren Sie Leitplanken und Sicherheitsprotokolle, um Halluzinationen, sofortige Injektion und unerwünschte Ausgaben zu mildern. - Überwachen Sie Produktions-LLM-Systeme, um Leistungsdrift und Benutzerinteraktionen in Echtzeit zu verfolgen. Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und der Mechanik von Sprachmodellen, bevor Schritt für Schritt Prompt-Design, Datenabrufintegration, Auswertungsstrategien und Produktionsüberwachung durchgeführt werden. Es richtet sich an Softwareentwickler, Datenpraktiker und technisch versierte Anfänger, die sich für KI-Engineering interessieren und keinen vorherigen Hintergrund im Bereich maschinelles Lernen benötigen. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um KI-Anwendungen zu erstellen, denen Sie vertrauen können.