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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

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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