Praktyczny LLM

Czego się nauczysz?
✅ Praktycznego wykorzystania API modeli językowych. Zautomatyzujesz komunikację z LLM w swoich aplikacjach, co pozwoli Ci budować rozwiązania AI zamiast ręcznego korzystania z ChatGPT (lub podobnych)
✅ Technik promptowania (zero-shot, few-shot, chain-of-thought). Nauczysz się skutecznie "programować" LLM przez odpowiednie instrukcje, co znacząco zwiększy trafność i jakość otrzymywanych odpowiedzi
✅ Generowania i optymalizacji zapytań SQL przy pomocy LLM. Umożliwisz LLM samodzielną pracę z bazami danych, co jest kluczowe przy budowie systemów RAG i inteligentnych asystentów z dostępem do danych
✅ Strukturyzacji danych tekstowych w format JSON. Nauczysz się przekształcać nieustrukturyzowany tekst w format zrozumiały dla systemów, co pozwoli na automatyczne przetwarzanie i analizę danych
✅ Tworzenia interaktywnych asystentów konwersacyjnych. Zobaczysz jak można zaprojektować własnego chatbota z pamięcią kontekstu i zdolnością prowadzenia spójnych dialogów, który może zastąpić Cię w powtarzalnych zadaniach



Co będziesz robić?
👉 Implementacja asystenta do generowania zapytań SQL
👉 Automatyczna klasyfikacja wiadomości SMS
👉 Ekstrakcja strukturyzowanych danych z ofert pracy
👉 Tworzenie asystenta do zamawiania pizzy

Aha-moment:
🤗 Skuteczne wykorzystanie LLM to sztuka precyzyjnego komunikowania swoich potrzeb poprzez odpowiednio skonstruowane prompty, które pozwalają rozbijać złożone zadania na mniejsze części i kontrolować format otrzymywanych wyników - bez potrzeby posiadania zaawansowanej wiedzy technicznej.


Co wyjaśni ten moduł?
🤔 Jakie są różnice między technikami promptowania?
🤔 Jak iteracyjnie udoskonalać prompty?
🤔 Jak łączyć LLM z bazami danych?
🤔 Jak konstruować efektywne prompty systemowe?
🤔 Jakie są wyzwania związane z tworzeniem promptów do analizy
danych?

Czego się nauczysz?
✅ Implementacji Structure Prompting. Zyskasz pełną kontrolę nad formatem odpowiedzi LLM, co jest kluczowe przy budowie niezawodnych aplikacji AI i automatyzacji procesów biznesowych
✅ Wykorzystania Function Calling, Pydantic i Instructor. Nauczysz się "zmuszać" LLM do generowania odpowiedzi w ściśle określonym formacie, co umożliwi bezpośrednią integrację z dowolnym systemem IT bez potrzeby dodatkowego przetwarzania
✅ Tworzenia walidatorów z użyciem Pydantic. Zbudujesz system kontroli jakości odpowiedzi LLM, który automatycznie wykryje błędy i niespójności, zabezpieczając Twoją aplikację przed nieprawidłowymi danymi
✅ Obsługi niepewnych odpowiedzi poprzez wzorzec Maybe. Nauczysz się elegancko obsługiwać sytuacje gdy LLM nie jest pewny odpowiedzi, co znacząco zwiększy niezawodność Twoich aplikacji AI w produkcji
✅ Automatycznego naprawiania błędów w odpowiedzi. Zaimplementujesz system auto-korekcji, który samodzielnie wykryje i naprawi błędy w odpowiedziach LLM, minimalizując potrzebę ludzkiej interwencji


Co będziesz robić?
👉 Generowanie strukturyzowanych list zakupów z walidacją
👉 Tworzenie asystenta do generowania umów najmu
👉 Implementacja systemu analizy ofert pracy
👉 Budowa walidatorów dla systemu zamówień

Aha-moment:
🤗 Strukturyzacja, walidacja oraz automatyczna naprawiania błędów to klucz do przekształcenia nieprzewidywalnych odpowiedzi LLM w stabilne komponenty systemów produkcyjnych.


Co wyjaśni ten moduł?
🤔 Jakie są najlepsze sposoby strukturyzowania komunikacji z LLM?
🤔 Jak tworzyć schematy JSON do walidacji odpowiedzi, aby zapewnić spójność wyników?
🤔 Jak definiować schematy i integrować z API przy użyciu narzędzia Instructor?
🤔 Jak tworzyć walidatory w Pydantic, które pozwalają na skuteczną walidację odpowiedzi generowanych przez LLM?
🤔 Jak implementować wzorzec `Maybe`, aby obsługiwać opcjonalne wartości, oraz jak generować szablony dokumentów na podstawie odpowiedzi LLM?

Czego się nauczysz?
✅ Implementacji systemu RAG z obsługą dokumentów finansowych. Zbudujesz system, który automatycznie analizuje dokumenty finansowe i odpowiada na złożone pytania biznesowe, oszczędzając godziny ręcznej analizy danych
✅ Strukturyzacji i przetwarzania sprawozdań finansowych. Nauczysz się przekształcać skomplikowane dokumenty finansowe w format zrozumiały dla LLM, co pozwoli na błyskawiczną analizę nawet obszernych raportów
✅ Projektowania "mapy wiedzy" do sterowania procesem analizy. Stworzysz inteligentny system nawigacji po dokumentach, który wie gdzie szukać konkretnych informacji, znacząco zwiększając trafność i szybkość odpowiedzi
✅ Optymalizacji wyszukiwania poprzez pytania pomocnicze. Zaimplementujesz zaawansowane techniki wyszukiwania, które sprawią, że Twój system będzie znajdował precyzyjne odpowiedzi nawet w obszernych zbiorach dokumentów
✅ Efektywnego wykorzystania API do analizy wielu dokumentów. Nauczysz się równoległego przetwarzania dokumentów, co pozwoli na szybką analizę całych archiwów firmowych i wyciąganie z nich praktycznych wniosków



Co będziesz robić?
👉 Analiza sprawozdań finansowych. Przeanalizujesz rzeczywiste raporty finansowe dużych polskich firm, skupiając się na kluczowych wskaźnikach.
👉 Budowa asystenta finansowego. Stworzysz system do automatycznej analizy sprawozdań finansowych, który generuje rekomendacje.
👉 Automatyzacja analizy dokumentów finansowych. Opracujesz systemy automatyzujące przetwarzanie dokumentów finansowych, takich jak bilanse czy rachunki zysków.
👉 System odpowiedzi na pytania finansowe. Stworzysz system do udzielania odpowiedzi na złożone pytania finansowe, wykorzystując pytania pomocnicze do precyzyjnych odpowiedzi.


Aha-moment:
🤗 Skuteczne wykorzystanie LLM wymaga nie tylko dobrego promptowania, ale i
przemyślanej architektury przetwarzania danych, w tym strukturyzacji i optymalizacji
wywołań. Niewłaściwy chunking to jak przypadkowe krojenie książki – możesz stracić
kluczowy kontekst. Dostarczenie precyzyjnego kontekstu to Twoja odpowiedzialność!


Co wyjaśni ten moduł?
🤔 Jakie są główne komponenty systemu Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
🤔 Jak wykorzystać LLM do analizy dokumentów i jak projektować struktury danych ułatwiające wyszukiwanie informacji?
🤔 Jakie techniki optymalizacji pozwalają na szybsze i dokładniejsze przetwarzanie
dokumentów finansowych w systemie RAG?
🤔 Jakie metody pozwalają na poprawę precyzyjności wyszukiwania kontekstu w systemie RAG, zwłaszcza w przypadku dużych zbiorów danych?
🤔 Jak przetwarzać dokumenty PDF na format markdown?

Czego się nauczysz?
✅ Implementacji wzorców ReAct i CoAct w systemach agentowych. Stworzysz inteligentnych agentów AI zdolnych do samodzielnego rozumowania i podejmowania decyzji, automatyzując złożone procesy biznesowe wymagające wcześniej ludzkiej analizy
✅ Tworzenia systemów do automatycznej analizy dokumentów prawnych. Zbudujesz system, który automatycznie analizuje umowy i dokumenty prawne, wykrywając potencjalne ryzyka i niezgodności, oszczędzając setki godzin pracy prawników
✅ Projektowania i implementacji list kontrolnych dla walidacji umów. Zautomatyzujesz proces sprawdzania poprawności dokumentów prawnych, eliminując ludzkie błędy i znacząco przyspieszając proces weryfikacji
✅ Generowania dokumentów prawnych z wykorzystaniem LLM. Stworzysz system automatycznie generujący spersonalizowane dokumenty prawne, redukując czas ich przygotowania z godzin do minut
✅ Budowy systemów wieloagentowych z mechanizmami koordynacji. Zaimplementujesz zespół współpracujących agentów AI, którzy wspólnie realizują złożone zadania, naśladując ludzki zespół ekspertów


Co będziesz robić?
👉 System obsługi zamówień w pizzerii wykorzystujący agenta ReAct
👉 Automatyczny system zbierania danych do umowy najmu
👉 Generator umów prawnych z walidacją i poprawkami
👉 System wieloagentowy do kompleksowej obsługi dokumentów prawnych

Aha-moment:
🤗 Nie szukaj magicznego prompta, ale stwórz orkiestrę AI: Prawdziwa rewolucja LLM
tkwi w projektowaniu inteligentnych systemów, gdzie wiele agentów,
prowadzonych przez ludzką ekspertyzę i procedury, współgra ze sobą, tworząc
przewidywalny i potężny proces biznesowy.


Co wyjaśni ten moduł?
🤔 Jakie są główne różnice między RAG a Agentami AI?
🤔 Jak zaimplementować agenta ReAct do zbierania danych?
🤔 Jak zaimplementować generator umów z LLM?
🤔 Jak zaimplementować system wieloagentowy?
🤔 Jak koordynować pracę wielu agentów w złożonym systemie?

Czego się nauczysz?
✅ Ekstrakcji cech z tekstu przy pomocy LLM dla modeli ML. Wykorzystasz potężne możliwości LLM do automatycznego wydobywania kluczowych informacji z tekstu, co znacząco poprawi jakość klasycznych modeli ML i uprości proces przygotowania danych
✅ Projektowania struktur danych do walidacji i normalizacji. Stworzysz niezawodny system przekształcania nieuporządkowanych danych tekstowych w format idealny dla modeli ML, eliminując czasochłonne ręczne czyszczenie danych
✅ Tworzenia interfejsów konwersacyjnych do modeli ML. Zbudujesz intuicyjny interfejs chatbota, który pozwoli nietechnicznym użytkownikom łatwo korzystać ze skomplikowanych modeli ML poprzez naturalną rozmowę
✅ Automatyzacji procesów analizy danych. Zaimplementujesz system, który automatycznie przeprowadza złożone analizy danych i generuje zrozumiałe raporty, oszczędzając godziny pracy analityków
✅ Implementacji systemów łączących LLM z klasycznym ML. Stworzysz hybrydowe rozwiązania AI, które łączą precyzję klasycznego ML z elastycznością LLM, osiągając lepsze wyniki niż każda z tych technologii osobno


Co będziesz robić?
👉 Ekstrakcji cech z tekstu przy pomocy LLM dla modeli ML
👉 Projektowania struktur danych do walidacji i normalizacji
👉 Tworzenia interfejsów konwersacyjnych do modeli ML
👉 Automatyzacji procesów analizy danych
👉 Implementacji systemów łączących LLM z klasycznym ML

Aha-moment:
🤗 LLM nie tylko rozumie język naturalny, ale także automatycznie generuje bogate
reprezentacje cech z surowych danych tekstowych, eliminując potrzebę ręcznego
preprocessingu i ekstrakcji cech w klasycznym Machine Learningu. To oznacza, że LLM staje się kluczowym elementem, który łączy nieustrukturyzowane dane z
ustrukturyzowanymi modelami ML, rewolucjonizując cały pipeline przetwarzania danych.


Co wyjaśni ten moduł?
🤔 Jak skutecznie łączyć klasyczne modele ML z LLM?
🤔 Jak zoptymalizować ekstrakcję cech z tekstu przy użyciu
LLM?
🤔 Jak radzić sobie z błędami i niepewnością w wynikach
generowanych przez LLM?
🤔 Jakie kroki należy podjąć, aby stworzyć system agentowy oparty na LLM, który efektywnie łączy analizę tekstu, klasyczne modele ML i automatyzację?