Costruire con sistemi di intelligenza artificiale

• Choose an architecture based on task and evidence needs.
• Evaluate quality, latency, cost, and safety together.
• Design monitoring and incident response before launch.

Consigliato per primi: Fondamenti dell'intelligenza artificiale, Utente AI responsabile

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   Language-model systems

   Risultato: Reason about tokens, context, generation, and model tradeoffs.

   Pratica: Compare two model options using quality, latency, context, privacy, and cost.

   Language-model mechanicsModels, inference, and limitationsModel cost and operational tradeoffs
   ChatGPT e LLM →Spiegazione dei modelli di intelligenza artificiale →Inferenza dell'intelligenza artificiale →
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   Grounding with retrieval

   Risultato: Know when and how retrieval can improve evidence access.

   Pratica: Design a retrieval test set with answer and citation requirements.

   Generazione aumentata di recuperoVerifica di fonti e rivendicazioni
   Qualità di recupero →Database vettoriali →Incorporamenti →
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   Agents and tools

   Risultato: Bound multi-step systems with permissions and checkpoints.

   Pratica: Write an agent permission model and failure-recovery path.

   Agents, tools, and long-running tasksLimiti di automazione e salvaguardieSicurezza dell'IA e rischio di uso improprio
   Agenti dell'intelligenza artificiale →Automazione del flusso di lavoro AI →
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   Evaluation and operations

   Risultato: Measure system performance before and after deployment.

   Pratica: Create an evaluation suite covering quality, refusal, latency, cost, and regressions.

   Evaluation and benchmark literacySuccess metrics and monitoringAI incident responseExperiment and pilot design
   Benchmark dell'intelligenza artificiale →Sicurezza dell'intelligenza artificiale →