Đề cương khóa học

Giới thiệu về GPT-5 và Khả năng của Nhà Phát triển

  • Các khả năng chính của GPT-5, đa phương thức và tính năng tác nhân
  • Lựa chọn mô hình, hiểu giá cả và giới hạn
  • Xem xét đạo đức và quản trị doanh nghiệp

Thiết kế Prompt và Hệ thống cho Đầu ra Tin cậy

  • Mô hình prompt, tin nhắn hệ thống và kỹ thuật thiết kế ngữ cảnh
  • Prompt theo chuỗi suy nghĩ so với prompt ngắn gọn và kỹ thuật few-shot
  • Kiểm thử prompts và thiết lập các tiêu chí chấp nhận

APIs, SDKs và Quy trình Phát triển Địa phương

  • Gọi APIs GPT-5, sử dụng SDK, quản lý xác thực và bí mật
  • Phát triển địa phương, mô phỏng phản hồi và cát hóa
  • Bản vá, cấu trúc yêu cầu/phản hồi và xử lý lỗi

Xây dựng Tác nhân và Tích hợp Công cụ

  • Thiết kế kiến trúc tác nhân an toàn và giao diện công cụ
  • Lựa chọn tuyến, phối hợp và chiến lược dự phòng
  • Hạn chế tốc độ, kiểm soát đồng thời và xem xét giao dịch

Kiểm thử, Đánh giá và Xác nhận

  • Bộ kiểm thử tự động cho prompts và hành vi
  • Tập hợp màu đỏ, kiểm thử mờ ảo và ví dụ đối nghịch
  • Các chỉ số về độ chính xác, tỷ lệ ảo hóa và sự hài lòng của người dùng

Triển khai, Giám sát và Quan sát

  • Mô hình CI/CD cho các tính năng hỗ trợ mô hình và phát hành canary
  • Ghi log, theo dõi và thu thập dữ liệu để quan sát ở cấp độ prompt
  • Cảnh báo, xem xét SLA và phản hồi sự cố

Bảo mật, Riêng tư và Tối ưu hóa Chi phí

  • Xử lý dữ liệu, xem xét PI/PHI và làm sạch ngữ cảnh
  • Kiểm soát truy cập, kiểm toán và các điểm kiểm tra tuân thủ
  • Tối ưu hóa việc sử dụng token, chia batch và chiến lược lưu cache

Tổng kết và Bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Có kiến thức về ít nhất một ngôn ngữ lập trình như Python hoặc JavaScript
  • Kinh nghiệm gọi REST APIs hoặc SDKs
  • Familiarity cơ bản với các khái niệm ML/AI và cấu trúc dữ liệu JSON

Đối tượng

  • Kỹ sư phần mềm
  • Kỹ sư ML
  • Kỹ sư DevOps / SRE
 14 Giờ

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Đánh giá (5)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan