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Genai Ops路線圖:您通往LLMOPS和代理商的道路

Joseph Gordon-Levitt
Joseph Gordon-Levitt原創
2025-03-14 10:40:10371瀏覽

掌握生成AI操作(Genai Ops):全面的路線圖

成為Genai Ops專家不僅需要知識,而且還需要有效地應用該知識的能力。該路線圖可以指導您進行結構化的學習旅程,從而從基礎概念到實際應用。我們將介紹及時的工程,檢索型發電(RAG)和AI代理,最終掌握了掌握LLMOPS和代理商,用於構建,部署和維護智能係統。

Genai Ops路線圖:您通往LLMOPS和代理商的道路

在此處下載完整的Genai Ops路線圖!

目錄:

  • 第1-2週:及時的工程基礎
  • 第3-4週:檢索型發電(RAG)
  • 第5-6週:深入研究AI代理
  • 第7週:LLMOPS介紹
  • 第8週:部署和版本控制
  • 第9週:監視和可觀察性
  • 第10週:自動化訓練和縮放
  • 第11週:LLMOPS中的安全和道德考慮
  • 第12週:持續改進和反饋循環
  • 第13週:代理介紹
  • 第14週:建造和完善AI代理商
  • 第15週:高級代理編排
  • 第16週:代理的性能監控和優化
  • 第17週:代理商的安全和隱私
  • 第18週:代理商中的道德考慮
  • 第19週:代理商的擴展和持續學習
  • 第20週:頂峰項目
  • 推薦資源
  • 推薦課程
  • 結論

第1-2週:掌握及時工程

了解語言模型如何處理並產生響應。這種基本知識對於與LLM的有效溝通至關重要。

  • 第1週:LLM基礎知識和提示技術:探索LLM力學(令牌化,上下文嵌入,概率響應),並學習零射,很少射擊和經過思考的提示。諸如Openai操場和擁抱臉等平台的動手實踐至關重要。
  • 第2週:優化提示:精煉特定任務的提示,利用高級參數(溫度,最大令牌,停止序列,TOP-P,TOP-K),並應用優化的提示,以對現實世界情景(客戶支持,FAQ生成,創意寫作)。

第3-4週:利用檢索型發電(RAG)

了解如何將檢索機制與生成模型相結合,以增強準確性和環境。

  • 第3週:抹布簡介:定義抹布,探索其好處,了解關鍵概念(知識庫,相關排名),並建立一個簡單的抹布系統。評估其針對非剝離系統的性能。
  • 第4週:高級抹布集成:實現動態數據檢索,優化檢索過程(與嵌入式的相似性搜索,可擴展的檢索管道)以及具有反饋循環的有效RAG管道。構建一個集成檢索和生成的原型應用程序。

第5-6週:建築和部署AI代理商

利用迅速的工程和抹布技能來設計和建立自主的AI代理。

  • 第5週:了解AI代理:定義AI代理,探索其用例,並學習如何將其與提示和抹布整合在一起。了解不同的代理類型(計劃,使用工具,反思,多代理)。
  • 第6週:建造和完善AI代理:建立基本的AI代理原型,重點是范圍定義,代理類型選擇,及時設計,檢索集成,多步推理和多代理協作。徹底的測試和改進是關鍵。

第7-20週:LLMOPS和AgentOps的精通(為簡潔起見,省略了第7-20週的詳細描述,但最初的響應提供了有關每個主題的全面信息。)這些星期涵蓋了LLMOPS原理(部署,監視,重新培訓,再培訓,安全性,安全性,道德),代理商(構建,策劃,策劃,監控,安全性,安全性,安全性,道德,道德,道德)和最終項目。

推薦的資源和課程:(簡短省略列表,但原始響應提供了詳細的列表。)

結論:

該路線圖為精通Genai Ops提供了結構化的途徑。一致的實踐和學習概念的應用對於成功至關重要。請記住,該領域在不斷發展,因此持續學習至關重要。

以上是Genai Ops路線圖:您通往LLMOPS和代理商的道路的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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