AI w Pythonie – aplikacje z LLM, GPT, API OpenAI
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.
Idealny dla zespołów, które…
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.
Korzystać z API OpenAI i bibliotek Pythona do pracy z LLM i GPT
Projektować i testować prompty oraz wyjścia ustrukturyzowane zapewniające stabilną jakość odpowiedzi
Budować aplikacje AI – chatboty, asystentów, systemy RAG z bazami wektorowymi
Automatyzować zadania z wykorzystaniem podejść agentowych i narzędzi low-code
Zapewniać podstawy bezpieczeństwa, kontroli kosztów i obserwowalności rozwiązań LLM
Prowadzić ewaluację jakości odpowiedzi i minimalizować halucynacje (test cases, rubryki, pętla feedbacku)
Co konkretnie robimy
Dzień 1: Wprowadzenie do LLM i praca z API OpenAI
- · Definicja LLM i zasada działania modeli typu GPT
- · Przegląd ekosystemu modeli i API: modele OpenAI (rodzina GPT) oraz alternatywy (Claude, Llama, Code Llama) – możliwości i ograniczenia
- · Konfiguracja środowiska pracy: Python, JupyterLab/Notebook, biblioteki open-source, zarządzanie zależnościami
- · Architektura i możliwości API OpenAI: modele, endpointy, limity, formaty odpowiedzi, zarządzanie kluczami
- · Warsztaty: pierwsze zapytania HTTP do API (POST/GET, JSON, REST), obsługa błędów i retry
- · Techniki projektowania promptów: zero-shot, few-shot, role/system, instrukcje i ograniczenia
- · Iteracyjne doskonalenie promptów: testy, wersjonowanie, kontrola powtarzalności, guardrails
- · Formatowanie i ekstrakcja danych z tekstu: schematy, walidacja, wyjście ustrukturyzowane
- · Praca z różnymi formatami: JSON, transkrypcja audio, treści multimedialne
- · Ćwiczenia: generowanie i ekstrakcja informacji, ocena jakości odpowiedzi, detekcja halucynacji
Dzień 2: Budowa aplikacji i zaawansowane funkcje AI
- · Integracja LLM z aplikacjami Pythonowymi poprzez SDK i REST (OpenAI SDK, REST, requests, frameworki)
- · Programowanie kluczowych komponentów w Pythonie (biblioteki: openai, streamlit, pandas)
- · Wsparcie pracy z kodem przez modele AI: generowanie, refaktoryzacja, code review
- · Budowa prostego chatbota i interaktywnego asystenta z obsługą kontekstu i pamięci rozmowy
- · Wprowadzenie do frameworków FastAPI i Streamlit – udostępnianie funkcji AI jako usług
- · Wprowadzenie do baz wektorowych i wektorowej reprezentacji tekstu (embeddingi)
- · Indeksowanie dokumentów, przechowywanie embeddingów, wyszukiwanie semantyczne i metadane
- · Mechanizm Retrieval-Augmented Generation (RAG) – łączenie wyszukiwania z generatywnym LLM, ograniczanie halucynacji
- · Praktyczne zastosowanie ChromaDB lub innych vector databases
- · Ćwiczenia: implementacja modułu RAG do chatbota, ewaluacja odpowiedzi i poprawa jakości
Dzień 3: Automatyzacja, bezpieczeństwo i wdrożenia
- · Automatyzacja z agentami AI: AutoGPT, LangChain, CrewAI – porównanie i przykłady zastosowań
- · Low-code/no-code w integracji LLM do rozszerzenia funkcjonalności (np. Make, Zapier)
- · Automatyzacja pracy z kodem – generowanie, testowanie i review kodu przez LLM
- · Przykłady zastosowań AI w biznesie: marketing, HR, finanse, edukacja
- · Rozwijanie aplikacji AI: implementacja logiki biznesowej, personalizacja na bazie danych użytkownika
- · Warsztaty: konstruowanie prostych automatycznych pipeline’ów AI
- · Praktyki bezpiecznej pracy z AI i ochrona danych w modelach LLM (ochrona danych, detekcja niepożądanych wyników)
- · Halucynacje i niepożądane wyniki – wykrywanie i minimalizacja
- · Zarządzanie kosztami i monitoring użycia API
- · Przygotowanie do wdrożenia: skalowanie, monitorowanie i analizowanie logów
- · Warsztaty: „Jak model może wygenerować bzdury i jak to zdiagnozować?”
- · Dyskusja i konsultacje: najlepsze praktyki i trendy rozwoju AI
Od briefu do retro w 30 dniach.
Brief i diagnoza
Rozmowa z liderem zespołu + krótka ankieta dla uczestników. Określamy cele, gap, kontekst.
Modyfikacja programu
Dostosowujemy moduły, case studies i przykłady kodu pod Twój stack. Akceptacja w 5 dni.
Warsztat
Sesje z trenerem, hands-on, code review. Mentor dostępny też pomiędzy sesjami.
Retro + raport
Raport z efektami dla zespołu i lidera. 30 dni konsultacji w cenie.
Wyślij brief. Odezwiemy się w 1 dzień.
Po krótkim briefie przygotujemy program i wycenę. Bez zobowiązań — to tylko punkt wyjścia do rozmowy.
Dziękujemy!
Odezwiemy się w ciągu 1 dnia roboczego.
Inne programy dla zespołów
Zobacz wszystkie →Agenci AI w Praktyce: Budowa, Integracja i Skalowanie
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.
AI - szkolenie ogólne
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.
AI dla Analityków Systemowych
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.