Ingegneria di Sistemi LLM Affidabili

Molti sviluppatori sanno scrivere un prompt di base, ma costruire un'applicazione Large Language Model (LLM) che funzioni in modo coerente in produzione richiede un approccio ingegneristico sistematico. Questo corso basato su testo ti guida attraverso il processo di progettazione, valutazione e messa in sicurezza di applicazioni basate su LLM. Passerete dalla semplice prototipazione alla creazione di robusti framework di valutazione, alla gestione della latenza del sistema e alla mitigazione delle modalità di errore comuni come le allucinazioni. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali degli LLM, le architetture e i componenti chiave della progettazione di sistemi affidabili. - Padroneggiare tecniche avanzate di prompt engineering e generazione di output strutturati per risultati coerenti. - Implementare modelli Retrieval-Augmented Generation (RAG) per connettere i modelli a fonti di dati esterne in modo sicuro. - Stabilire framework di valutazione sistematici per misurare accuratezza, latenza e costi tra le iterazioni del modello. - Configurare guardrail e protocolli di sicurezza per mitigare allucinazioni, prompt injection e output indesiderati. - Monitorare i sistemi LLM in produzione per tracciare la deriva delle prestazioni e le interazioni degli utenti in tempo reale. Il corso inizia con la terminologia essenziale e la meccanica dei modelli linguistici prima di procedere passo dopo passo attraverso la progettazione dei prompt, l'integrazione del recupero dei dati, le strategie di valutazione e il monitoraggio della produzione. È progettato per sviluppatori software, data practitioner e principianti esperti di tecnologia interessati all'ingegneria AI, non richiedendo alcuna conoscenza pregressa di machine learning. Inizia a leggere oggi per costruire applicazioni AI di cui ti puoi fidare.