Entwicklung und Evaluierung von LLM-Funktionen für Produktteams

Die Integration von Large Language Models (LLMs) in Ihr Produkt erfordert mehr als nur das Schreiben einer Anweisung; es erfordern systematische Entwicklung und strenge Evaluierung. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch den gesamten Lebenszyklus der LLM-Feature-Erstellung, vom ersten Konzept bis zur Qualitätssicherung. Sie werden nicht mehr nur raten, ob Ihre KI-Funktionen funktionieren, sondern ihre Leistung, Genauigkeit und Kosteneffizienz zuverlässig messen. Durch detaillierte schriftliche Erklärungen und strukturierte Beispiele meistern Sie die Methoden, die erforderlich sind, um zuverlässige LLM-fähige Funktionen bereitzustellen. Was Sie lernen werden: Verstehen Sie grundlegende LLM-Konzepte, Terminologie und Integrationsmuster; Entwerfen Sie effektive Aufforderungen und implementieren Sie Workflows für die Retrieval-Augmented Generation (RAG); Erstellen Sie systematische Bewertungsrahmen, um die Ausgabequalität und -genauigkeit zu messen; Wenden Sie moderne Validierungstechniken an, einschließlich der Verwendung von LLMs als Richter für automatisierte Optimieren Sie LLM-Funktionen für Latenz-, Kosten- und rate-limiting constraints (Ratenbegrenzungseinschränkungen); Arbeiten Sie produkt-, engineering- und QA-übergreifend zusammen, um hochwertige KI-Funktionalität zu gewährleisten. Der Kurs beginnt mit Kerndefinitionen und Terminologie, bevor er sich praktischen Designmustern und systematischen Evaluierungsstrategien widmet. Sie werden praktische Szenarien durchlesen und strukturierte Code-Snippets analysieren, um einen robusten Test-Workflow zu erstellen. Dieser Kurs richtet sich an Produktmanager, QA-Spezialisten und Entwickler, die neu mit LLMs arbeiten. Es sind keine Vorkenntnisse im Bereich Machine Learning erforderlich. Lesen Sie noch heute, wie Sie zuverlässige LLM-Funktionen selbstbewusst erstellen und skalieren können.