OpenAI per Developer: modelli, agenti e RAG
Dalla chiamata API agli agenti con memoria e RAG: integra i modelli OpenAI nei tuoi prodotti in modo solido, misurabile e scalabile.
Un corso pensato per software developer che vogliono integrare i modelli OpenAI all’interno di applicazioni reali, andando oltre la semplice chat.
Partendo dai fondamenti dell’utilizzo delle API OpenAI, il percorso entra rapidamente nel merito di: progettazione di prompt robusti, gestione strutturata delle risposte, function calling, orchestrazione di agenti, integrazione con strumenti esterni e costruzione di pipeline RAG con embedding, segmentazione e reranking.
Ampio spazio è dedicato a temi oggi centrali nei contesti enterprise: osservabilità, controllo dei costi, gestione della memoria, valutazione della qualità delle risposte, sicurezza e content filtering.
Il corso alterna spiegazione concettuale ed esempi concreti, con codice e demo su stack moderni e librerie diffuse nel mondo AI engineering.
Il corso è organizzato in 6 moduli progressivi che accompagnano il partecipante dalla semplice integrazione API alla costruzione di sistemi LLM production-ready.
Modulo 1 – Fondamenti OpenAI e API
- Architettura dei modelli OpenAI
- Chat, Responses API e structured output
- Gestione token, costi e limiti
- Best practice di integrazione applicativa
Modulo 2 – Prompt Engineering per developer
- Prompt deterministici e robusti
- Output strutturati e validazione
- Controllo del comportamento del modello
- Testing e versioning dei prompt
Modulo 3 – Function Calling e Tool Integration
- Definizione di tool e funzioni
- Orchestrazione tra modello e codice applicativo
- Pattern di integrazione backend
- Gestione errori e fallback
Modulo 4 – Costruzione di sistemi RAG
- Embedding e segmentazione documenti
- Indicizzazione e retrieval
- Reranking e miglioramento della rilevanza
- Pipeline RAG end-to-end
Modulo 5 – Agenti e memoria
- Architettura di agenti LLM
- Gestione dello stato conversazionale
- Memoria a breve e lungo termine
- Pattern di orchestrazione multi-step
Modulo 6 – Produzione e governance
- Valutazione della qualità delle risposte
- Metriche e test automatici
- Controllo costi e ottimizzazione
- Sicurezza, filtering e gestione del rischio
Requisiti
Buona conoscenza di programmazione (almeno un linguaggio tra Python, JavaScript o simili)
- Familiarità con API REST e JSON
- Nozioni base di architetture software e integrazione servizi
- Interesse per applicazioni AI in contesto prodotto o enterprise
Non è richiesta esperienza pregressa con modelli OpenAI.
Cosa imparerai
Al termine del corso sarai in grado di:
- Integrare correttamente i modelli OpenAI via API in un’applicazione
- Progettare prompt e output strutturati per casi d’uso reali
- Implementare function calling e tool integration
- Costruire un sistema RAG completo: embedding, indicizzazione, retrieval, reranking
- Gestire memoria conversazionale e stato negli agenti
- Valutare qualità, costi e performance delle soluzioni basate su LLM
- Impostare linee guida tecniche per l’adozione dei modelli OpenAI in azienda
- Durata (ore)
- 16
- Max posti
- 12
- Lingua
- Italiano
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