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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)
  • 在代理 AI 生態系中的定位
  • 關鍵特性與差異化優勢

Agent 設計原則

  • AI Agent 的特質
  • 定義 Agent 角色、記憶與工具
  • 企業中心 vs. 開發者中心的 Agent

Mistral Medium 3 實作

  • 模型設置與配置
  • 推論調優與優化
  • 多模態與編碼工作流

使用 Devstral 進行構建

  • 代碼優先的 Agent 設計
  • 整合 Devstral 以理解代碼
  • 工程助手最佳實踐

Le Chat Enterprise 整合

  • 部署 Le Chat 以用於企業級 Agent
  • RBAC、SSO 與合規性整合
  • 連接企業應用程式與數據存儲

端到端 Agent 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)
  • Grounding 與 RAG 模式

部署與治理

  • 自託管 vs. API 部署
  • 監控、日誌記錄可觀測性
  • 成本、性能與合規性考量

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備 Python 程式設計知識
  • 擁有機器學習工作流經驗
  • 熟悉 API 與模型整合

受眾

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

課程分類