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Plan du cours

Architecture et conception des applications LLM

  • Modèles courants d'applications OpenAI pour assistants, copilotes et automatisation des workflows
  • Choix de l'architecture appropriée selon les exigences métier, la fiabilité et l'expérience utilisateur
  • Passage du code prototype à une conception d'application maintenable

Prompting, contexte et sorties structurées

  • Structuration des instructions système, utilisateur et développeur pour un comportement prévisible
  • Conception de prompts pour la cohérence, le contrôle des tâches et des réponses plus claires
  • Utilisation des sorties structurées pour alimenter la logique d'applications en aval
  • Gestion des fenêtres de contexte, de l'état des conversations et de la qualité des réponses

Utilisation d'outils et orchestration des workflows

  • Utilisation de l'appel de fonctions et de workflows enrichis d'outils avec des services externes
  • Validation des entrées et sorties, gestion des erreurs et application de comportements de repli
  • Conception de flux multi-étapes pour des tâches métier pratiques

Récupération et ancrage des connaissances

  • Identification des cas où la génération augmentée par récupération est appropriée
  • Préparation des documents et découpage du contenu pour une récupération utile
  • Récupération du contexte pertinent et ancrage des réponses dans des sources fiables

Évaluation, garde-fous et maturité opérationnelle

  • Définition des critères de qualité et test des workflows par rapport aux résultats attendus
  • Réduction des hallucinations et gestion des requêtes dangereuses, non pertinentes ou ambiguës
  • Surveillance de l'utilisation, de la latence, de la consommation de tokens et des coûts
  • Préparation des applications pour le déploiement, le support et l'amélioration itérative

Atelier d'implémentation pratique

  • Construction d'une petite application OpenAI complète intégrant prompting, sortie structurée, utilisation d'outils et récupération
  • Revue des décisions de conception, des problèmes courants et des prochaines étapes pratiques pour une utilisation en production

Pré requis

  • Connaissance des concepts de grands modèles de langage (LLM) et du développement d'applications basées sur les API
  • Expérience de travail avec des APIs REST, du format JSON et des workflows d'applications pilotés par le prompting
  • Expérience intermédiaire en programmation avec Python, JavaScript ou un langage similaire

Public cible

  • Développeurs de logiciels créant des applications alimentées par des LLM
  • Ingénieurs en IA et chefs de projet techniques concevant des solutions basées sur OpenAI
  • Équipes produit et architectes solutions responsables des fonctionnalités IA en production
 7 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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