Garde-fous de sécurité et d'éthique pour un flux de travail d'IA

Vous travaillez à l'intégration d'un LLM dans un flux de travail de développement pour automatiser des tâches de programmation.

Avant de déployer le système, vous devez examiner des exemples d'invites que les utilisateurs pourraient soumettre à l'assistant IA. Cet examen fait partie de la conception des garde-fous de sécurité et d'éthique du flux de travail, afin d'éviter que l'IA produise ou aide à générer du code nuisible ou non éthique.

Laquelle des invites suivantes pourrait soulever des préoccupations éthiques, des risques de sécurité ou enfreindre des politiques d'utilisation acceptables ?

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Découvrez comment les modèles d'IA améliorent la programmation grâce à l'autocomplétion, au débogage et à la documentation. Maîtrisez les bases de l'ingénierie de requêtes et voyez comment le contexte rend les réponses de l'IA plus pertinentes. Ce chapitre jette les bases pour utiliser l'IA comme véritable assistante de programmation.

Exercise 1: Le paradigme de la programmation assistée par l'IA Exercise 2: Faire correspondre les modèles d'IA aux tâches Exercise 3: Classifier les charges de travail en IA Exercise 4: Notions de base en conception d'invites Exercise 5: Décoder des fonctions avec les bons invites Exercise 6: Ajuster les invites pour des modifications de code Exercise 7: Ajouter du contexte pour des réponses d'IA plus pertinentes Exercise 8: Choisir le bon contexte pour les tâches de programmation Exercise 9: Améliorer le code par itération d'invite

Apprenez à formuler des requêtes qui guident les modèles dans un raisonnement complexe, à documenter efficacement le code et à générer des implantations pilotées par les tests. À la fin de ce chapitre, vous saurez concevoir des requêtes qui améliorent la qualité du code généré et votre flux de développement global.

Exercise 1: Ingénierie de requêtes avancée pour l'assistance au codage Exercise 2: Invites de commande pour un débogage efficace Exercise 3: Définir des rôles efficaces Exercise 4: Documenter le code avec l'IA Exercise 5: Optimiser les invites pour la documentation du code Exercise 6: Des messages de commit efficaces avec l'IA Exercise 7: Rédiger des tests et sécuriser le code avec l'IA Exercise 8: Invites pour un codage assisté par IA sécurisé Exercise 9: Repérer les lacunes dans des tests générés par l'IA

Allez au-delà de la rédaction de requêtes et plongez dans la réalité d'exécuter l'IA en production. Voyez comment comparer et choisir des modèles selon la performance, le coût et l'adéquation aux tâches, comment intégrer des garde-fous pour assurer des sorties sécuritaires et conformes, et comment optimiser les enchaînements pour l'efficacité sans compromettre la qualité.

Exercise 1: Choisir le meilleur outil d'IA pour la tâche Exercise 2: Comprendre le coût des assistants IA Exercise 3: Évaluer les compromis des modèles de raisonnement Exercise 4: Garde-fous pour un codage IA responsable Exercise 5: Garde-fous de sécurité et d'éthique pour un flux de travail d'IA

Exercice en cours

Exercise 6: Appliquer des garde-fous de sécurité à un flux de travail d'IA Exercise 7: Optimiser l'IA pour la vitesse, le coût et la qualité Exercise 8: Stratégies efficaces pour maîtriser le coût du modèle Exercise 9: Équilibrer performance des modèles et coûts Exercise 10: Félicitations !