Ingegneria AI pratica: costruire RAG e pipeline di prompt

Molti sviluppatori ritengono che la creazione di prodotti AI personalizzati richieda un fine-tuning del modello costoso e complesso, ma la maggior parte delle soluzioni reali si basa in realtà sull'orchestrazione intelligente. Questo corso basato su testo mostra come assemblare applicazioni AI potenti e affidabili utilizzando modelli di linguaggio di grandi dimensioni esistenti. Passerai dalla concettualizzazione dell'IA alla costruzione effettiva di pipeline funzionali. Concentrandosi sull'architettura pratica, imparerai come connettere i modelli a fonti di dati esterne, orchestrare prompt multi-step e convalidare gli output per garantire sicurezza e precisione. Cosa imparerai: Comprendere i fondamenti della generazione di recupero-aumentata (RAG) e dei database vettoriali; Progettare pipeline prompt robuste per guidare i modelli di linguaggio attraverso flussi di lavoro complessi; Implementare la convalida delle risposte e le guardrail per filtrare allucinazioni ed errori; Collegare fonti di dati esterne a LLM per la generazione contestuale; Valutare le prestazioni del sistema AI utilizzando metodologie di test strutturate; Confronta i trade-off tra orchestrazione guidata da API e messa a punto. Il corso inizia con concetti e terminologia AI fondamentali prima di guidarti attraverso la ricerca vettoriale, l'ingegneria rapida e i modelli di convalida delle risposte. Potrai leggere attraverso spiegazioni chiare, modelli architettonici e implementazioni di codice passo-passo. Questo corso è progettato per sviluppatori di software, costruttori di prodotti e principianti esperti di tecnologia che desiderano creare sistemi di IA funzionali. Non è richiesto un background in apprendimento automatico o scienza dei dati, anche se la familiarità di base con la programmazione è utile. Inizia a leggere oggi stesso e costruisci la tua prima pipeline di IA pronta per la produzione.