Budowanie aplikacji LLM w Python

Popyt na inteligentne oprogramowanie oparte na AI gwałtownie rośnie, ale integracja Large Language Models (LLMs) w rzeczywistych aplikacjach wymaga czegoś więcej niż tylko wysłania promptu tekstowego. Ten kurs poprowadzi Cię krok po kroku przez proces budowania solidnych aplikacji LLM przy użyciu Python. Zaczniesz od fundamentalnych koncepcji integracji AI i przejdziesz do praktycznej implementacji, ucząc się, jak strukturyzować kod, zarządzać promptami i stosować nowoczesne techniki, takie jak Retrieval-Augmented Generation (RAG), aby tworzyć aplikacje świadome kontekstu. Czego się nauczysz: • Zrozumiesz podstawową architekturę aplikacji napędzanych przez LLM oraz kluczową terminologię. • Połączysz się i będziesz wchodzić w interakcję z API modeli językowych przy użyciu Python. • Zastosujesz najlepsze praktyki prompt engineering, aby generować dokładne i wiarygodne wyniki. • Zbudujesz potoki Retrieval-Augmented Generation (RAG) przy użyciu baz danych wektorowych. • Będziesz zarządzać środowiskami Python i zależnościami za pomocą nowoczesnych narzędzi, takich jak uv lub Poetry. • Przygotujesz swoją aplikację do wdrożenia, korzystając z fundamentalnych zasad MLOps. Program nauczania rozpoczyna się od kluczowych definicji i podstaw API, a następnie przechodzi do praktycznych ćwiczeń pisemnych. Przeczytasz jasne wyjaśnienia i praktyczne fragmenty kodu, aby stopniowo budować zrozumienie pełnego cyklu życia aplikacji. Zaprojektowany dla początkujących i programistów stawiających pierwsze kroki w świecie AI, ten kurs nie wymaga wcześniejszego doświadczenia w machine learning — wystarczy podstawowa znajomość Python. Zacznij czytać już dziś i postaw pierwsze kroki w świecie tworzenia aplikacji AI.