Genai Ops路線圖：您通往LLMOPS和代理商的道路

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。

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！