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 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
