Avancerede teknikker — agenter, automatisering, lokal AI og orkestrering af arbejdsgange.
42 resultater
Intet matcher disse filtrePrøv en anden kategori eller et andet niveau, eller fjern filtrene for at se alt.
17 minutterLær at designe AI-arbejdsgange, der kan pause, genoptage, bede om menneskelig vurdering og holde forretningstilstand adskilt fra modelgæt.
18 minutterSe, hvordan godkendelsesgates kan implementeres som eksplicitte arbejdsgangscheckpoints snarere end uformel manuel gennemgang, efter at noget er gået galt.
32 minutterLær at introducere AI i lokalisering uden at fjerne menneskeligt ejerskab af betydning, tone, terminologi og endelig godkendelse.
4 minutterForstå, hvorfor flersprogede embeddings betyder noget for privat intern søgning, og hvor lokal retrieval kan reducere risikoen for dataeksponering.
66 minutterSe den fulde begynderarbejdsgang for at bygge et lille Cursor-projekt, inklusive setup, prompting, debugging, grundlæggende Git og grænserne for AI-assisteret kodning.
5 minutterDu kan navngive de tre sikkerhedsforanstaltninger, du skal sætte, før du lader AI skrive kode for dig, og vide, hvorfor hver forhindrer en specifik fejl.
31 minutterSe, hvordan en n8n-supportarbejdsgang udarbejder retrieval-understøttede svar og foreslår opdateringer til vidensbasen, og identificér derefter de kontroller, der kræves før produktionsbrug.
231 minutterSe, hvordan en supportagent kombinerer retrieval, eskalering og workflow-værktøjer før produktionshærdning.
24 minutterUdform en marketingarbejdsgang, hvor AI udarbejder udkast og fordeler opgaver, mens mennesker bevarer kontrollen over strategi, brandets tone og publicering.
30 minutterKortlæg det aktuelle marketingværktøjslandskab, før du beslutter, hvilke arbejdsgange der fortjener automatisering.
26 minutterEvaluér, hvor stemmeagenter kan indgå i salgsarbejdsgange, og hvor krav om oplysning, samtykke og eskalering sætter grænser.
30 minutterForstå processen for databerigelse og personalisering bag AI-understøttet opsøgende salg uden at forveksle automatisering med kvalitet.
23 minutterStudér en multi-agent-nyhedsbrevspipeline, og identificér, hvor kilder, godkendelse og fejlhåndtering hører hjemme.
24 minutterGenkend browseragentens handlingssløjfe, hvor den hjælper, og hvor menneskelig bekræftelse stadig kræves.
2 minutterSammenlign computerstyring på skrivebordet med agenter, der kun arbejder i browseren.
11 minutterIdentificér faserne kildevalg, spørgsmål, genereret artefakt og kontrol af kildehenvisninger i en hostet dokumentassistent.
26 minutterIagttag en kildebaseret notesbogsarbejdsgang, og identificér de kontroller af retrieval, kildehenvisning, proveniens og tilladelser, der kræves, før du stoler på den.
29 minutterForstå generate-score-prune-ræsonnementsmønstre, og hvornår de er for dyre til rigtigt arbejde.
25 minutterDu kan lægge rolle, strukturerede sektioner og eksplicitte tænkningstrin ind i en prompt uden at gøre chain-of-thought til et ritual.
69 minutterOpbyg intuition for chunking-valg, før du tuner et rigtigt retrieval-system.
24 minutterSe, hvordan query rewriting, hybrid retrieval, reranking og corrective loops passer ind i én RAG-pipeline.
25 minutterBrug OWASP's LLM-risikokategorier til at gennemgå værktøjsadgang, håndtering af resultater og eksponering af følsomme data.
11 minutterSkeln mellem direkte og indirekte promptinjektion, og hvorfor filtrering alene ikke er nok.
107 minutterLær produktbyggerens eval-sløjfe: inspicér traces, label fejl, definér kriterier, test ændringer, og sammenlign med menneskelig vurdering.
3 minutterSe den mindste no-code-version af en gentagelig prompt-eval.
26 minutterByg en første n8n-AI-agent-arbejdsgang, mens du genkender, hvor værktøjsadgang, hukommelse og sikkerhedsforanstaltninger hører hjemme.
92 minutterUdvid en simpel agent til flertrinsarbejdsgange med hukommelse, fejlhåndtering og realistiske forretningsintegrationer.
14 minutterInstallér en lokal modelrunner, pull en lille model, og forstå trade-off mellem databeskyttelse og performance, før du bruger den til rigtigt arbejde.
6 minutterPrøv lokal AI gennem en GUI, og sammenlign små-model-adfærd med hostede frontier-modeller.
20 minutterForstå protokolrollerne: host, client, server, tools, resources, prompts og transports.
16 minutterForklar på almindeligt sprog, hvad MCP ændrer, og beslut, om en værktøjsforbindelse bør bruge MCP eller en enklere integration.
19 minutterSammenlign flagskibsmodeller, letvægtsmodeller, mellemklassen og specialiserede modeller, så routingbeslutninger bygger på opgaven, omkostningerne og latenstiden frem for et foretrukket brand.
9 minutterEvaluér afvejningerne mellem kvalitet, omkostninger og pålidelighed ved modelrouting, før du tilføjer kompleks orkestrering.
30 minutterIdentificér særskilte trin i arbejdsgangen, og opstil testbare kriterier for valg af værktøj til hvert trin.
14 minutterOmdan flere idéer til anvendelsesområder til mulige trin, som du kan teste mod artiklens kriterier for funktioner og overdragelse.
10 minutterVælg en automatiseringsplatform ud fra hosting, AI-agent-fit, integrationer og vedligeholdelses-trade-offs i stedet for produkthype.
3 minutterSe den oprindelige indramning ved lanceringen af o1, og adskil denne historiske fremstilling fra aktuel implementeringsvejledning.
28 minutterForstå én historisk fremstilling af o1, og sammenlign derefter en direkte opgavespecifikation med andre understøttede promptvarianter på jeres aktuelle model og arbejdsgang.
10 minutterEvaluér C.R.A.F.T. som én mulig struktur til at generere prompts med repræsentative tilfælde og udtrykkelige acceptkriterier.
20 minutterUdled en mulig promptstruktur, og tilføj derefter felter til ejerskab, versionsstyring, evaluering, grænser og tilbagefald før gennemgang.
8 minutterBrug flere scenarier for AI's udvikling til at planlægge indførelsen uden at basere virksomheden på én prognose.
60 minutterTilrettelæg indførelsen af AI omkring ændringer i arbejdsgange, kompetenceopbygning og realistiske organisatoriske risici.
