掌握生成AI操作(Genai Ops):全面的路线图
成为Genai Ops专家不仅需要知识,而且还需要有效地应用该知识的能力。该路线图可以指导您进行结构化的学习旅程,从而从基础概念到实际应用。我们将介绍及时的工程,检索型发电(RAG)和AI代理,最终掌握了掌握LLMOPS和代理商,用于构建,部署和维护智能系统。

在此处下载完整的Genai Ops路线图!
目录:
- 第1-2周:及时的工程基础
- 第3-4周:检索型发电(RAG)
- 第5-6周:深入研究AI代理
- 第7周:LLMOPS介绍
- 第8周:部署和版本控制
- 第9周:监视和可观察性
- 第10周:自动化训练和缩放
- 第11周:LLMOPS中的安全和道德考虑
- 第12周:持续改进和反馈循环
- 第13周:代理介绍
- 第14周:建造和完善AI代理商
- 第15周:高级代理编排
- 第16周:代理的性能监控和优化
- 第17周:代理商的安全和隐私
- 第18周:代理商中的道德考虑
- 第19周:代理商的扩展和持续学习
- 第20周:顶峰项目
- 推荐资源
- 推荐课程
- 结论
第1-2周:掌握及时工程
了解语言模型如何处理并产生响应。这种基本知识对于与LLM的有效沟通至关重要。
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第1周:LLM基础知识和提示技术:探索LLM力学(令牌化,上下文嵌入,概率响应),并学习零射,很少射击和经过思考的提示。诸如Openai操场和拥抱脸等平台的动手实践至关重要。
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第2周:优化提示:精炼特定任务的提示,利用高级参数(温度,最大令牌,停止序列,TOP-P,TOP-K),并应用优化的提示,以对现实世界情景(客户支持,FAQ生成,创意写作)。
第3-4周:利用检索型发电(RAG)
了解如何将检索机制与生成模型相结合,以增强准确性和环境。
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第3周:抹布简介:定义抹布,探索其好处,了解关键概念(知识库,相关排名),并建立一个简单的抹布系统。评估其针对非剥离系统的性能。
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第4周:高级抹布集成:实现动态数据检索,优化检索过程(与嵌入式的相似性搜索,可扩展的检索管道)以及具有反馈循环的有效RAG管道。构建一个集成检索和生成的原型应用程序。
第5-6周:建筑和部署AI代理商
利用迅速的工程和抹布技能来设计和建立自主的AI代理。
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第5周:了解AI代理:定义AI代理,探索其用例,并学习如何将其与提示和抹布整合在一起。了解不同的代理类型(计划,使用工具,反思,多代理)。
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第6周:建造和完善AI代理:建立基本的AI代理原型,重点是范围定义,代理类型选择,及时设计,检索集成,多步推理和多代理协作。彻底的测试和改进是关键。
第7-20周:LLMOPS和AgentOps的精通(为简洁起见,省略了第7-20周的详细描述,但最初的响应提供了有关每个主题的全面信息。)这些星期涵盖了LLMOPS原理(部署,监视,重新培训,再培训,安全性,安全性,道德),代理商(构建,策划,策划,监控,安全性,安全性,安全性,道德,道德,道德)和最终项目。
推荐的资源和课程:(简短省略列表,但原始响应提供了详细的列表。)
结论:
该路线图为精通Genai Ops提供了结构化的途径。一致的实践和学习概念的应用对于成功至关重要。请记住,该领域在不断发展,因此持续学习至关重要。
以上是Genai Ops路线图:您通往LLMOPS和代理商的道路的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!