Intrati in legatura

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

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite