Costruire Applicazioni LLM in Python

La richiesta di software intelligente basato sull'AI sta crescendo rapidamente, ma integrare i Large Language Models (LLM) in applicazioni reali richiede molto più che inviare semplicemente un prompt di testo. Questo corso ti guida passo dopo passo nel processo di costruzione di applicazioni LLM robuste usando Python. Inizierai con i concetti fondamentali dell'integrazione dell'AI e passerai all'implementazione pratica, imparando a strutturare il tuo codice, gestire i prompt e applicare tecniche moderne come la Retrieval-Augmented Generation (RAG) per creare applicazioni consapevoli del contesto. Cosa imparerai: • Comprendere l'architettura principale delle applicazioni basate su LLM e la terminologia chiave. • Connettersi e interagire con le API dei modelli linguistici usando Python. • Applicare le migliori pratiche di prompt engineering per generare output accurati e affidabili. • Costruire pipeline di Retrieval-Augmented Generation (RAG) utilizzando database vettoriali. • Gestire gli ambienti Python e le dipendenze con strumenti moderni come uv o Poetry. • Preparare la tua applicazione per il deployment utilizzando i principi fondamentali di MLOps. Il curriculum inizia con le definizioni essenziali e le basi delle API prima di passare a esercizi scritti pratici. Leggerai spiegazioni chiare e frammenti di codice pratici per costruire gradualmente la tua comprensione dell'intero ciclo di vita dell'applicazione. Progettato per principianti e sviluppatori nuovi al panorama dell'AI, questo corso non richiede alcuna esperienza precedente di machine learning — solo una comprensione di base di Python. Inizia a leggere oggi e fai i tuoi primi passi nel mondo dello sviluppo di applicazioni AI.