Fondamenti di Ingegneria del Contesto e Orchestrazione AI

I modelli linguistici di grandi dimensioni sono incredibilmente capaci, ma la loro utilità nel mondo reale dipende interamente da quanto bene gestisci il loro contesto e orchestri le loro operazioni. Questo corso fornisce un percorso chiaro, passo dopo passo, dal prompting di base alla costruzione di flussi di lavoro AI sofisticati e multi-agente. Attraverso spiegazioni scritte dettagliate e scenari basati su codice, passerai da semplici input all'ingegnerizzazione di contesti dinamici e stateful che guidano i modelli AI a fornire risultati affidabili e di livello di produzione. Cosa imparerai: - Comprendere i principi fondamentali della gestione della finestra di contesto e dell'ottimizzazione dei token; - Progettare modelli di prompt strutturati che garantiscano output prevedibili e di alta qualità; - Implementare pattern di Retrieval-Augmented Generation (RAG) per integrare fonti di dati esterne; - Coordinare sistemi multi-agente per collaborare su compiti complessi e multi-step; - Applicare pattern human-in-the-loop per mantenere la supervisione e la sicurezza nei flussi di lavoro automatizzati; - Esplorare concetti di ContextOps per monitorare, testare e debuggare il contesto AI in ambienti di produzione. Questo corso inizia con definizioni fondamentali e concetti architetturali chiave prima di passare a strategie di orchestrazione pratiche e pattern di progettazione. È ideale per sviluppatori, product manager tecnici e costruttori curiosi che desiderano comprendere la meccanica dei moderni sistemi AI. Non è richiesta alcuna conoscenza pregressa di machine learning. Inizia a leggere oggi stesso per sbloccare il potenziale della progettazione AI guidata dal contesto.