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Struttura del corso
Architettura e progettazione di applicazioni LLM
- Modelli comuni di applicazione OpenAI per assistenti, copilotti e automazione dei flussi di lavoro
- Scelta dell'architettura più adatta in base alle esigenze aziendali, affidabilità e esperienza utente
- Transizione dal codice prototipale a un'applicazione mantenibile e strutturata
Prompt engineering, contesto e output strutturati
- Strutturazione delle istruzioni di sistema, utente e sviluppatore per comportamenti prevedibili
- Progettazione di prompt coerenti, con controllo dei compiti e risposte più chiare
- Utilizzo di output strutturati per supportare la logica applicativa downstream
- Gestione delle finestre di contesto, dello stato della conversazione e della qualità delle risposte
Utilizzo di strumenti e orchestrazione dei flussi di lavoro
- Impiego di chiamate a funzioni e flussi di lavoro abilitati per strumenti con servizi esterni
- Validazione di input e output, gestione degli errori e definizione di comportamenti di fallback
- Progettazione di flussi multi-step per compiti aziendali pratici
Recupero e fondamento delle conoscenze (retrieval e grounding)
- Identificazione dei casi in cui la generazione aumentata dal recupero (RAG) è appropriata
- Preparazione dei documenti e suddivisione del contenuto per un recupero efficace
- Recupero del contesto pertinente e ancoramento delle risposte a fonti affidabili
Valutazione, guardrail e preparazione operativa
- Definizione dei criteri di qualità e test dei flussi di lavoro rispetto ai risultati attesi
- Riduzione delle allucinazioni e gestione di richieste non sicure, irrilevanti o ambigue
- Monitoraggio dei consumi, della latenza, dell'utilizzo dei token e dei costi
- Preparazione delle applicazioni al deployment, al supporto e al miglioramento iterativo
Workshop di implementazione pratica
- Sviluppo di un'applicazione OpenAI end-to-end che combina prompt, output strutturato, utilizzo di strumenti e recupero
- Revisione delle decisioni progettuali, delle problematiche comuni e dei prossimi passi pratici per l'uso in produzione
Requisiti
- Conoscenza dei concetti relativi ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e dello sviluppo di applicazioni basate su API
- Esperienza di lavoro con API REST, JSON e flussi di lavoro applicativi guidati da prompt
- Competenze di programmazione di livello intermedio in Python, JavaScript o linguaggi simili
Destinatari
- Sviluppatori software che creano applicazioni basate su LLM
- Ingegneri AI e capiprogettisti tecnici che progettano soluzioni basate su OpenAI
- Team di prodotto e architetti delle soluzioni responsabili delle funzionalità AI in produzione
7 ore
