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Plan du cours
Architecture et conception des applications LLM
- Modèles courants d'applications OpenAI pour assistants, copilotes et automatisation des workflows.
- Choix de l'architecture adaptée aux exigences métier, à la fiabilité et à l'expérience utilisateur.
- Passage du code de prototype à une conception d'application maintenable.
Ingénierie des prompts, contexte et sorties structurées
- Structuration des instructions système, utilisateur et développeur pour un comportement prévisible.
- Conception de prompts pour la cohérence, le contrôle des tâches et des réponses plus claires.
- Utilisation des sorties structurées pour alimenter la logique applicative en aval.
- Gestion des fenêtres de contexte, de l'état des conversations et de la qualité des réponses.
Utilisation des outils et orchestration des workflows
- Utilisation de l'appel de fonctions et des workflows enrichis d'outils avec des services externes.
- Validation des entrées et des sorties, gestion des erreurs et application de comportements de repli.
- Conception de flux multi-étapes pour des tâches métier concrètes.
Récupération d'informations et ancrage des connaissances
- Identification des cas où la génération augmentée par récupération est appropriée.
- Préparation des documents et découpage du contenu pour une récupération efficace.
- Récupération du contexte pertinent et ancrage des réponses dans des sources fiables.
Évaluation, garde-fous et préparation opérationnelle
- Définition des critères de qualité et tests des workflows par rapport aux résultats attendus.
- Réduction des hallucinations et gestion des requêtes non sécurisées, non pertinentes ou ambiguës.
- Surveillance de l'utilisation, de la latence, de la consommation de tokens et des coûts.
- Préparation des applications au déploiement, au support et à l'amélioration itérative.
Atelier de mise en œuvre pratique
- Développement d'une petite application OpenAI complète combinant prompts, sorties structurées, utilisation d'outils et récupération.
- Examen des décisions de conception, des problèmes courants et des prochaines étapes pratiques pour une utilisation en production.
Pré requis
- Connaissance des concepts des grands modèles de langage (LLM) et du développement d'applications basées sur des API.
- Expérience avec les API REST, JSON et les workflows d'applications pilotés par des prompts.
- Compétences intermédiaires en programmation avec Python, JavaScript ou un langage similaire.
Public visé
- Développeurs logiciels créant des applications alimentées par des LLM.
- Ingénieurs en IA et chefs techniques concevant des solutions basées sur OpenAI.
- Équipes produit et architectes de solutions responsables des fonctionnalités IA en production.
7 Heures
