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genai opsロードマップ:llmopsとエージェントのマスターへの道

Joseph Gordon-Levitt
Joseph Gordon-Levittオリジナル
2025-03-14 10:40:10364ブラウズ

マスタリング生成AI操作(Genai Ops):包括的なロードマップ

Genai Opsの専門家になるには、知識だけでなく、その知識を効果的に適用する能力も必要です。このロードマップは、構造化された学習の旅を通してあなたを導き、基礎的な概念から実用的なアプリケーションへと進みます。迅速なエンジニアリング、検索の高等発電(RAG)、およびAIエージェントをカバーし、Intelligent Systemsを大規模に構築、展開、および維持するためのLLMOPSとAgentopsの習熟に至ります。

genai opsロードマップ:llmopsとagentopsをマスターするためのあなたの道

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目次:

  • 1〜2週目:迅速なエンジニアリングの基礎
  • 3〜4週目:検索された世代(RAG)
  • 5〜6週目:AIエージェントに深く潜ります
  • 7週目:LLMOPSの紹介
  • 8週目:展開とバージョンの制御
  • 9週目:監視と観察性
  • 10週目:再訓練とスケーリングの自動化
  • 11週目:LLMOPSのセキュリティと倫理的考慮事項
  • 12週目:継続的な改善とフィードバックループ
  • 13週目:Agentopsの紹介
  • 14週目:AIエージェントの構築と精製
  • 15週:高度なエージェントオーケストレーション
  • 16週:エージェントのパフォーマンス監視と最適化
  • 17週目:Agentopsのセキュリティとプライバシー
  • 18週目:Agentopsの倫理的考慮事項
  • 19週目:エージェントのスケーリングと継続的な学習
  • 20週目:キャップストーンプロジェクト
  • 推奨リソース
  • 推奨コース
  • 結論

1〜2週目:マスタープロンプトエンジニアリング

言語モデルがプロンプトを処理し、応答を生成する方法を理解します。この基本的な知識は、LLMとの効果的なコミュニケーションのために重要です。

  • 第1週:LLMの基本とプロンプトテクニック: LLMメカニック(トークン化、コンテキスト埋め込み、確率的応答)を探索し、ゼロショット、少数のショット、およびチェーンの促しを学びます。 Openai PlaygroundやHugging Faceなどのプラットフォームでの実践的な練習が不可欠です。
  • 2週目:プロンプトの最適化:特定のタスクのプロンプトを改良し、高度なパラメーター(温度、最大トークン、停止シーケンス、トップP、トップK)を利用し、最適化されたプロンプトを実際のシナリオ(カスタマーサポート、FAQ生成、クリエイティブライティング)に適用します。

3〜4週目:検索の活用を活用する(RAG)

検索メカニズムを生成モデルと統合して、精度とコンテキストを強化する方法を学びます。

  • 3週目:RAGの紹介: RAGの定義、その利点の調査、重要な概念(知識ベース、関連性のランキング)を理解し、単純なRAGシステムを構築します。非ラグシステムに対するパフォーマンスを評価します。
  • 4週目:高度なRAG統合:動的データ検索を実装し、検索プロセスを最適化し(埋め込みによる類似性検索、スケーラブルな検索パイプライン)、フィードバックループを備えた効果的なRAGパイプラインを設計します。検索と生成を統合するプロトタイプアプリケーションを構築します。

5〜6週目:AIエージェントの構築と展開

自律的なAIエージェントを設計および構築するための迅速なエンジニアリングとRAGスキルを活用します。

  • 5週目:AIエージェントの理解: AIエージェントを定義し、ユースケースを探索し、プロンプトとRAGと統合する方法を学びます。さまざまなエージェントタイプ(計画、ツール使用、反射、マルチエージェント)を理解します。
  • 6週目:AIエージェントの構築と精製:基本的なAIエージェントプロトタイプの構築、スコープ定義、エージェントタイプの選択、迅速な設計、検索統合、マルチステップ推論、およびマルチエージェントコラボレーションに焦点を当てています。徹底的なテストと改良が重要です。

7〜20週:LLMOPSとAgentops Mastery (7〜20週の詳細な説明は簡潔に省略されていますが、元の応答は各トピックに関する包括的な情報を提供します。これらの週はLLMOPSの原則(展開、バージョン、監視、監視、セキュリティ、倫理)、エージェントオップ(建物、監視、監視、セキュリティ、セキュリティ、セキュリティ、倫理)をカバーしています。

推奨されるリソースとコース: (Brevityのために省略されたリストですが、元の応答は詳細なリストを提供します。)

結論:

このロードマップは、Genai Opsに熟練するための構造化されたパスを提供します。学習概念の一貫した実践と適用は、成功に不可欠です。この分野は絶えず進化しているため、継続的な学習が不可欠であることを忘れないでください。

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