Genai Ops Roadmap: Ihr Weg, um LLMOPs und Agentops zu beherrschen

Mastering Generative AI Operations (Genai OPS): Eine umfassende Roadmap

Als Experte von Genai Ops zu werden erfordert nicht nur Wissen, sondern auch die Fähigkeit, dieses Wissen effektiv anzuwenden. Diese Roadmap führt Sie durch eine strukturierte Lernreise, die von grundlegenden Konzepten zu praktischer Anwendung überschreitet. Wir werden prompt Engineering, Abrufgeneration (RAG) und KI-Agenten abdecken, die in der Beherrschung von LLMOPS und Agentops zum Aufbau, Bereitstellen und Wartung intelligenter Systeme im Maßstab gipfeln.

Laden Sie hier die komplette Genai Ops Roadmap herunter!

Inhaltsverzeichnis:

• Wochen 1-2: schnelle technische Grundlagen
• Weeks 3-4: Retrieval-Augmented-Generation (LAG)
• Wochen 5-6: Ein tiefes Eintauchen in KI-Agenten
• Woche 7: Einführung in LLMOPs
• Woche 8: Bereitstellung und Versionskontrolle
• Woche 9: Überwachung und Beobachtbarkeit
• Woche 10: Automatisierung der Umschulung und Skalierung
• Woche 11: Sicherheits- und ethische Überlegungen in LLMOPs
• Woche 12: kontinuierliche Verbesserung und Rückkopplungsschleifen
• Woche 13: Einführung in Agentops
• Woche 14: Bau- und Verfeinerungs -KI -Agenten
• Woche 15: Advanced Agent Orchestration
• Woche 16: Leistungsüberwachung und Optimierung für Agenten
• Woche 17: Sicherheit und Privatsphäre in Agentops
• Woche 18: Ethische Überlegungen in Agentops
• Woche 19: Skalierung und kontinuierliches Lernen für Agenten
• Woche 20: Capstone -Projekt
• Empfohlene Ressourcen
• Empfohlene Kurse
• Abschluss

Wochen 1-2: Mastering fordering Engineering

Verstehen Sie, wie Sprachmodelle Aufgaben verarbeiten und Antworten generieren. Dieses grundlegende Wissen ist entscheidend für eine effektive Kommunikation mit LLMs.

• Woche 1: LLM-Grundlagen und -Ausechnik: Erforschen Sie die LLM-Mechaniken (Tokenisierung, kontextbezogene Einbettungen, probabilistische Reaktionen) und lernen Sie Null-Shot, wenige Shots und die Kette der Gedanken. Praktische Übungen mit Plattformen wie OpenAI-Spielplatz und Umarmendgesicht sind unerlässlich.
• Woche 2: Optimierung Aufforderungen: Verfeinern Sie die Eingabeaufforderungen für bestimmte Aufgaben, verwenden Sie erweiterte Parameter (Temperatur, Max-Token, Stoppsequenzen, Top-P, Top-K) und wenden Sie optimierte Eingabeaufforderungen auf reale Szenarien (Kundenunterstützung, FAQ-Generierung, kreatives Schreiben).

Weeks 3-4: Nutzung der Generation von Abrufs (RAG) (RAG)

Erfahren Sie, wie Sie Abrufmechanismen mit generativen Modellen integrieren, um die Genauigkeit und den Kontext zu verbessern.

• Woche 3: Einführung in Rag: Definieren Sie Rag, erkunden Sie seine Vorteile, verstehen Sie Schlüsselkonzepte (Wissensbasis, Relevanz -Ranking) und bauen Sie ein einfaches Lappensystem auf. Bewerten Sie seine Leistung anhand eines Nicht-RAG-Systems.
• Woche 4: Erweiterte RAG -Integration: Implementieren Sie dynamisches Datenabruf, Optimierung von Abrufprozessen (Ähnlichkeitssuche mit Einbettung, skalierbare Abrufpipelines) und entwerfen effektive Rag -Pipelines mit Rückkopplungsschleifen. Erstellen Sie eine Prototyp -Anwendung, die das Abruf und die Erzeugung integriert.

Wochen 5-6: Erstellen und Einsatz von KI-Agenten

Nutzen Sie schnelle Ingenieur- und Lappenfähigkeiten, um autonome AI -Agenten zu entwerfen und aufzubauen.

• Woche 5: AI -Agenten verstehen: Definieren Sie KI -Agenten, erkunden Sie ihre Anwendungsfälle und lernen Sie, wie Sie sie in Eingabeaufforderungen und Lappen integrieren. Verstehen Sie verschiedene Agententypen (Planung, Werkzeuggebrauch, Reflexion, Multi-Agent).
• Woche 6: Erstellen und Verfeinerungs-AI-Agenten: Erstellen Sie einen grundlegenden AI-Agentenprototyp, wobei der Schwerpunkt auf Umfangsdefinition, Auswahl des Agenten, promptes Design, Abrufintegration, mehrstufige Argumentation und Zusammenarbeit mit mehreren Agenten liegt. Gründliche Tests und Verfeinerungen sind der Schlüssel.

Wochen 7-20: LLMOPS und Agentops-Meisterschaft (detaillierte Beschreibungen von Wochen 7 bis 20 werden für die Kürze weggelassen, aber die ursprüngliche Antwort liefert umfassende Informationen zu jedem Thema.) Diese Wochen decken LLMOPS-Prinzipien (Bereitstellung, Versioning, Überwachung, Überwachung, Umschulung, Sicherheit, Ethik), Agentops (Erstellung, Orchestrierung, Überwachung, Scaling, Sicherheit, Sicherheit, Ethik) und ein letztes Capstoning-Projekt.

Empfohlene Ressourcen und Kurse: (Liste für Kürze weggelassen, die ursprüngliche Antwort enthält jedoch eine detaillierte Liste.)

Abschluss:

Diese Roadmap bietet einen strukturierten Weg, um Genai Ops zu beherrschen. Konsequente Praxis und Anwendung erlernter Konzepte sind für den Erfolg von entscheidender Bedeutung. Denken Sie daran, dass sich das Feld ständig weiterentwickelt, sodass kontinuierliches Lernen unerlässlich ist.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGenai Ops Roadmap: Ihr Weg, um LLMOPs und Agentops zu beherrschen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!