Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere în LlamaIndex
- Înțelegerea LlamaIndex și rolul său în LLM-uri
- Configurarea LlamaIndex: mediu și condiții prealabile
- Noțiuni de bază privind indexarea datelor personalizate
LlamaIndex în acțiune
- Interogarea cu LlamaIndex: tehnici și cele mai bune practici
- Construirea motoarelor de interogare și chat cu LlamaIndex
- Crearea de interfețe intuitive Streamlit pentru aplicațiile LLM
Caracteristici avansate ale LlamaIndex
- Angajarea generării cu recuperare augmentată (RAG) pentru o recuperare îmbunătățită a datelor
- Folosirea vectorilor pentru gestionarea eficientă a datelor
- Proiectarea și implementarea agenților LlamaIndex
Dezvoltarea aplicațiilor cu LlamaIndex
- Inginerie de stimulare: lanț de gândire, ReAct, stimulare cu câteva lovituri
- Dezvoltarea unui ajutor de documentare: o aplicație LLM din lumea reală
- Depanarea și testarea aplicațiilor LLM
Implementarea și scalarea
- Implementarea aplicațiilor bazate pe LlamaIndex
- Scalarea aplicațiilor LLM pentru performanțe ridicate
- Monitorizarea și optimizarea aplicațiilor LLM
Considerații etice și practice
- Navigarea implicațiilor etice în aplicațiile LLM
- Asigurarea confidențialității și securității datelor cu LlamaIndex
- Pregătirea pentru dezvoltările viitoare în tehnologia LLM
Rezumat și pași următori
Cerințe
- O înțelegere a programării Python și a conceptelor de bază de învățare automată
- Experiență cu API-uri și dezvoltarea de aplicații
- Familiarizarea cu procesarea limbajului natural este benefică, dar nu este necesară
Audiență
- Dezvoltatorii
- Oameni de știință în domeniul datelor
42 ore