Desenvolvendo e Avaliando Recursos de LLM para Equipes de Produto

Integrar modelos de linguagem grandes (LLMs) em seu produto requer mais do que apenas escrever um prompt; exige desenvolvimento sistemático e avaliação rigorosa. Este curso baseado em texto orienta você através de todo o ciclo de vida da criação de recursos LLM, desde o conceito inicial até a garantia de qualidade. Você passará de adivinhar se seus recursos de IA funcionam para medir com confiança seu desempenho, precisão e eficiência de custo. Através de explicações detalhadas por escrito e exemplos estruturados, você dominará as metodologias necessárias para enviar recursos confiáveis com LLM. O que você vai aprender: Compreender conceitos fundamentais de LLM, terminologia e padrões de integração; Projetar prompts eficazes e implementar fluxos de trabalho de geração aumentada de recuperação (RAG); Estabelecer estruturas de avaliação sistemática para medir a qualidade e a precisão da saída; Aplicar técnicas modernas de validação, incluindo o uso de LMLs como juízes para Otimize os recursos de LLM para restrições de latência, custo e limitação de taxa; Colabore entre funções de produto, engenharia e QA para manter recursos de IA de alta qualidade. O curso começa com definições e terminologia básicas antes de passar para padrões de design práticos e estratégias de avaliação sistemática. Você lerá cenários práticos e analisará snippets de código estruturados para construir um fluxo de trabalho de teste robusto. Este curso é projetado para gerentes de produto, especialistas em QA e desenvolvedores que são novos na construção com LLMs. Nenhuma experiência prévia em machine learning é necessária. Comece a ler hoje para construir e dimensionar recursos confiáveis de LLM com confiança.