使用 Mistral AI 開發 AI 智能體培訓
Mistral AI 是一個強大的開源且適合企業級應用的 AI 模型家族,涵蓋語言、多模態及智能體(Agentic)應用場景。
這門由講師主導的線上或現場實地培訓課程,專為希望利用 Mistral 的 Medium 3、Le Chat Enterprise 以及 Devstral 模型來構建、部署和管理 AI 智能體的進階至高級專業人士設計。
完成此培訓後,參與者將能夠:
- 理解 Mistral Medium 3、Le Chat Enterprise 和 Devstral 的架構與功能特性。
- 針對企業和開發者使用場景,設計並實現基於 Mistral 模型的 AI 智能體。
- 將編碼系統、連接器及企業數據整合到智能體工作流中。
- 針對由 Mistral 驅動的 AI 智能體,優化其效能、成本及合規性。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 豐富的練習與實操環節。
- 在實時實驗環境中進行動手實踐。
課程客製化選項
- 如需申請本課程的客製化培訓,請聯繫我們進行安排。
課程簡介
Mistral AI 生態系統簡介
- Mistral 模型概覽(Medium 3、Le Chat Enterprise、Devstral)
- 在智能體 AI 生態系統中的定位
- 核心功能與差異化優勢
智能體設計原則
- 什麼是 AI 智能體
- 定義智能體的角色、記憶機制與工具集
- 企業級與開發者中心型智能體的區別
Mistral Medium 3 實戰
- 模型設置與配置
- 推理調優與效能優化
- 多模態與編碼工作流
使用 Devstral 進行開發
- 以代碼為中心的智能體設計
- 整合 Devstral 以實現代碼理解
- 工程助理的最佳實踐
Le Chat Enterprise 整合
- 部署 Le Chat 以支持企業級智能體
- RBAC(基於角色的訪問控制)、SSO(單點登錄)及合規性整合
- 連接企業應用程式與數據存儲
端到端智能體工作流
- 結合 Mistral Medium 3、Devstral 和 Le Chat
- 構建多工具工作流(連接器、API、數據源)
- 事實依據(Grounding)與 RAG 模式
部署與治理
- 自託管(Self-hosting)與 API 部署的比較
- 監控、日誌記錄與可觀測性
- 成本、效能與合規性考量
總結與後續步驟
最低要求
- 具備 Python 編程基礎知識
- 擁有機器學習工作流經驗
- 熟悉 API 及模型整合技術
目標受眾
- AI 工程師
- 解決方案架構師
- 應用機器學習團隊
- 產品開發人員
需要幫助選擇合適的課程嗎?
taiwan@nobleprog.com 或 +65 88708290
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- 理解 Mastra 的架構,以及其如何與 LLMs 和外部 API 整合。
- 使用 TypeScript 設計並實作 AI 代理與工作流程。
- 運用 Mastra 的可觀察性與記憶工具來監控並優化代理效能。
- 利用 Mastra 的框架特性,部署生產環境就緒的 AI 應用。
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