Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în LlamaIndex
- Înțelegerea LlamaIndex și rolul său în LLM-uri
- Configurarea LlamaIndex: mediu și cerințe preliminare
- Bazele indexării datelor personalizate
LlamaIndex în Acțiune
- Interogare cu LlamaIndex: tehnici și cele mai bune practici
- Construirea de motoare de interogare și chat cu LlamaIndex
- Crearea de interfețe intuitive Streamlit pentru aplicații LLM
Funcții Avansate ale LlamaIndex
- Utilizarea generării augmentate de preluare (RAG) pentru o preluare îmbunătățită a datelor
- Exploatarea vectorstores pentru gestionarea eficientă a datelor
- Proiectarea și implementarea agenților LlamaIndex
Dezvoltarea Aplicațiilor cu LlamaIndex
- Ingineria prompturilor: lanț de gândire, ReAct, promptare few-shot
- Dezvoltarea unui asistent de documentare: o aplicație LLM din lumea reală
- Depanarea și testarea aplicațiilor LLM
Implementare și Scalare
- Implementarea aplicațiilor bazate pe LlamaIndex
- Scalarea aplicațiilor LLM pentru performanță ridicată
- Monitorizarea și optimizarea aplicațiilor LLM
Considerații Ețice și Practice
- Navigarea prin implicațiile etice în aplicațiile LLM
- Asigurarea confidențialității și securității datelor cu LlamaIndex
- Pregătirea pentru dezvoltările viitoare în tehnologia LLM
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Cunoștințe de programare în Python și concepte de bază de învățare automată
- Experiență cu API-uri și dezvoltare de aplicații
- Familiaritate cu procesarea limbajului natural este benefică, dar nu obligatorie
Publicul țintă
- Dezvoltatori
- Oameni de știință de date
42 Ore
