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コース概要

Mistral AIエコシステムの紹介

  • Mistralモデル(Medium 3、Le Chat Enterprise、Devstral)の概要
  • エージェント型AIエコシステムにおけるポジショニング
  • 主要機能と差別化ポイント

エージェント設計の原則

  • AIエージェントとは何か
  • エージェントの役割、メモリ、ツールの定義
  • エンタープライズ型と開発者中心のエージェントの違い

Mistral Medium 3でのハンズオン

  • モデルの設定と構成
  • 推論のチューニングと最適化
  • マルチモーダルおよびコーディングワークフロー

Devstralによる構築

  • コードファーストのエージェント設計
  • コード理解のためのDevstral統合
  • エンジニアリングアシスタントのベストプラクティス

Le Chat Enterpriseの統合

  • エンタープライズエージェントのためのLe Chatデプロイ
  • RBAC、SSO、コンプライアンス統合
  • エンタープライズアプリおよびデータストアとの接続

エンドツーエンドのエージェントワークフロー

  • Mistral Medium 3、Devstral、Le Chatの組み合わせ
  • マルチツールワークフローの構築(コネクタ、API、データソース)
  • グラウンディングとRAGパターン

デプロイとガバナンス

  • セルフホスティングとAPIデプロイの比較
  • モニタリング、ロギング、オブザバビリティ
  • コスト、パフォーマンス、コンプライアンスの考慮事項

まとめと次のステップ

要求

  • Pythonプログラミングの理解
  • 機械学習ワークフローの経験
  • APIおよびモデル統合の知識

対象者

  • AIエンジニア
  • ソリューションアーキテクト
  • 応用MLチーム
  • プロダクト開発者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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