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課程簡介

Mistral AI生態系簡介

  • Mistral模型概覽(Medium 3、Le Chat Enterprise、Devstral)
  • 在智能體AI生態系中的定位
  • 關鍵功能與差異化優勢

智能體設計原則

  • 什麼構成AI智能體
  • 定義智能體的角色、記憶與工具
  • 企業型與開發者導向智能體

Mistral Medium 3實作

  • 模型設置與配置
  • 推理調整與優化
  • 多模態與編碼工作流

使用Devstral進行開發

  • 以代碼為先的智能體設計
  • 整合Devstral以進行代碼理解
  • 工程助手的最佳實踐

Le Chat Enterprise整合

  • 部署Le Chat以支持企業智能體
  • 整合RBAC、SSO及合規性要求
  • 連接企業應用與數據存儲

端到端智能體工作流

  • 結合Mistral Medium 3、Devstral及Le Chat
  • 構建多工具工作流(連接器、API、數據源)
  • 落地(Grounding)與RAG模式

部署與治理

  • 自託管與API部署的比較
  • 監控、記錄與可觀察性
  • 成本、效能與合規性考量

總結與後續步驟

最低要求

  • 理解Python編程
  • 具備機器學習工作流經驗
  • 熟悉API與模型整合

目標學員

  • AI工程師
  • 解決方案架構師
  • 應用ML團隊
  • 產品開發者
 14 小時

人數


每位參與者的報價

即將到來的課程

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