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Struttura del corso
Architettura e progettazione di applicazioni LLM
- Modelli comuni di utilizzo di OpenAI: assistenti, copilot e automazione dei processi aziendali
- Selezione dell'architettura più adatta in base alle esigenze operative, alla affidabilità richiesta e all'esperienza utente
- Trasformazione di prototipi in soluzioni applicative strutturate e mantenibili
Prompting, contesto e output strutturati
- Formulazione efficace di istruzioni rivolte al sistema, agli utenti e agli sviluppatori per garantire un comportamento coerente
- Progettazione di prompt atti a ottimizzare il controllo delle attività e ottenere risposte più precise
- Utilizzo di output strutturati in modo da facilitare l'integrazione con le logiche applicative successive
- Gestione della finestra contestuale, dello stato delle conversazioni e della qualità delle risposte generate
Utilizzo di strumenti e orchestrazione dei flussi operativi
- Impiego delle chiamate a funzioni per integrare applicazioni con servizi esterni e creare flussi di lavoro articolati
- Verifica degli input e output, gestione degli errori e implementazione di meccanismi di riserva
- Progettazione di percorsi operativi multi-step utili a supportare processi aziendali concreti
Ricerca e contestualizzazione delle informazioni
- Valutazione dei casi d'uso in cui la generazione potenziata da ricerche è più opportuna
- Preparazione di documenti e suddivisione del contenuto per favorire un recupero efficace delle informazioni utili
- Estrazione di contesto rilevante ed elaborazione di risposte basate su fonti affidabili<\/li>
Valutazione, controllo e preparazione operativa
- Definizione di criteri di qualità e verifica dei risultati ottenuti in base agli obiettivi prefissati
- Riduzione della comparsa di risposte errate o fuorvianti, nonché gestione di richieste ambigue o potenzialmente pericolose
- Monitoraggio costante dell'utilizzo del servizio: latenza, consumo di token e costi sostenuti
- Preparazione delle applicazioni per la distribuzione effettiva, il supporto tecnico e il miglioramento continuo
Workshop pratico di implementazione
- Sviluppo di un'applicazione end-to-end di piccole dimensioni basata su OpenAI, integrando prompting, output strutturati, l'utilizzo di strumenti e il recupero informativo
- Analisi critica delle scelte progettuali operate, individuazione dei possibili problemi e definizione di passi concreti per la successiva implementazione in produzione<\/li>
Requisiti
- Conoscenza dei concetti fondamentali sui modelli linguistici di grandi dimensioni e sullo sviluppo di applicazioni basate su API
- Esperienza nell'utilizzo di API REST, formati JSON e flussi di lavoro applicativi guidati da prompt
- Conoscenze programmatorie di livello intermedio in Python, JavaScript o un linguaggio simile
Destinatari
- Sviluppatori software che creano applicazioni basate su LLM
- Ingegneri AI e responsabili tecnici impegnati nella progettazione di soluzioni basate su OpenAI
- Team di prodotto e architetti che si occupano dello sviluppo di funzionalità AI in ambiente produttivo
7 ore