Schița de curs

Introducere în LlamaIndex

  • Înțelegerea LlamaIndex și a rolului său în LLM-uri
  • Configurarea LlamaIndex: mediu și cerințe preliminare
  • Bazele indexării datelor personalizate

LlamaIndex în Acțiune

  • Interogarea 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 prin recuperare (RAG) pentru o recuperare 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, few-shot prompting
  • 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 performanțe ridicate
  • Monitorizarea și optimizarea aplicațiilor LLM

Considerații Etică 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

  • Cunoașterea programării în Python și a conceptelor de bază ale învățării automate
  • Experiență cu API-uri și dezvoltarea de aplicații
  • Familiaritate cu procesarea limbajului natural este benefică, dar nu este obligatorie

Publicul țintă

  • Dezvoltatori
  • Oameni de știință de date
 42 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite