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 課程時長 14 時間:

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

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課程分類