Sviluppare e Valutare Funzionalità LLM per i Team di Prodotto

L'integrazione dei Large Language Models (LLM) nel tuo prodotto richiede più che la semplice scrittura di un prompt; essa esige uno sviluppo sistematico e una valutazione rigorosa. Questo corso basato su testo ti guida attraverso l'intero ciclo di vita della creazione di funzionalità LLM, dal concetto iniziale alla garanzia di qualità. Passerete dal supporre se le vostre funzionalità AI funzionano al misurare con sicurezza le loro prestazioni, accuratezza ed efficienza dei costi. Attraverso spiegazioni scritte dettagliate ed esempi strutturati, padroneggerete le metodologie necessarie per rilasciare capacità affidabili basate su LLM. Cosa imparerai: Comprendere i concetti fondamentali, la terminologia e i modelli di integrazione degli LLM; Progettare prompt efficaci e implementare flussi di lavoro di generazione aumentata dal recupero (RAG); Stabilire framework di valutazione sistematici per misurare la qualità e l'accuratezza dell'output; Applicare tecniche di validazione moderne, incluso l'uso di LLM come giudici per i test automatizzati; Ottimizzare le funzionalità LLM per latenza, costo e vincoli di rate-limiting; Collaborare tra i ruoli di prodotto, ingegneria e QA per mantenere funzionalità AI di alta qualità. Il corso inizia con definizioni e terminologia di base prima di passare a modelli pratici di progettazione di prompt e strategie di valutazione sistematiche. Leggerai scenari pratici e analizzerai frammenti di codice strutturati per costruire un robusto flusso di lavoro di test. Questo corso è progettato per product manager, specialisti QA e sviluppatori che sono nuovi alla costruzione con LLM. Non è richiesta alcuna esperienza precedente in machine learning. Inizia a leggere oggi per costruire e scalare funzionalità LLM affidabili con fiducia.