Genai Ops路线图：您通往LLMOPS和代理商的道路

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。

• 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。
• 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。

• 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。
• 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。

• 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）。
• 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！