Bangun dan Rilis Aplikasi LLM yang Scalable
Large language models hanya berguna ketika berjalan andal di production. Track ini mencakup full stack teknik yang membuat aplikasi bertenaga LLM cepat, akurat, dan hemat biaya: Retrieval-Augmented Generation, vector databases, response caching, dan pola deployment production. Fokusnya sepenuhnya praktis — setiap konsep langsung berhubungan dengan kode yang Anda tulis di sistem nyata.
Apa yang Akan Anda Pelajari
Anda akan memulai dengan fundamental RAG dan belajar menghubungkan LLM ke pipeline retrieval yang mengambil konteks relevan saat query. Dari sana Anda akan mengonfigurasi dan mengquery vector databases, mengimplementasikan caching layers yang mengurangi latency dan biaya API, serta membangun pipeline data ingestion dan preprocessing yang robust. Kursus selanjutnya mencakup metodologi evaluation dan testing untuk sistem RAG, Advanced RAG Techniques untuk precision dan recall, dan Security and Reliability in LLM Production — termasuk rate limiting, failover, dan pertahanan prompt injection.
Learning Path
Dua belas kursus mencakup B1 hingga C2. Kursus pertama, Introduction to LLM Production & RAG Fundamentals, gratis dan membangun mental model. Kursus B1–B2 membangun working pipeline: aplikasi RAG pertama Anda, integrasi vector DB, caching, data preprocessing, dan evaluation. Kursus C1 meningkatkan level dengan Advanced RAG Techniques for Enhanced Performance, Optimizing RAG Performance and Cost Efficiency, dan Production Deployment Strategies for LLM Apps. Track berakhir di C2 dengan Scaling and Monitoring LLM Applications, mencakup distributed load, observability, dan alerting untuk sistem live.
Cara Kerjanya
Setiap kursus dibagi menjadi pelajaran singkat dan hands-on yang Anda selesaikan di editor built-in dengan feedback real-time dan AI tutor tersedia ketika Anda mengalami kesulitan. Exercises menggunakan data dan konfigurasi service realistis sehingga apa yang Anda praktikkan mencerminkan apa yang benar-benar dibutuhkan sistem production.