Curso de LlamaIndex: Enhancing Contextual AI
O LlamaIndex é uma estrutura de dados de código aberto concebida para aplicações que utilizam Large Language Models (LLMs) e beneficiam do aumento do contexto. É particularmente útil para sistemas conhecidos como sistemas Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores de IA de nível intermediário, profissionais de aprendizado de máquina e cientistas de dados que desejam usar o LlamaIndex para aprimorar os recursos dos modelos de IA, tornando-os mais precisos e confiáveis para vários aplicativos.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os princípios e componentes do LlamaIndex.
- Ingerir e estruturar dados para uso com LLMs.
- Implementar o aumento do contexto para melhorar o desempenho do modelo de IA.
- Integre o LlamaIndex aos sistemas e fluxos de trabalho de IA existentes.
Formato do curso
- Palestra interactiva e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática num ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de personalização do curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para combinar.
Programa do Curso
Introdução ao LlamaIndex e ao aumento de contexto
- Visão geral do LlamaIndex
- O papel do aumento de contexto na IA
- Vantagens da utilização do LlamaIndex com LLMs
Configuração do LlamaIndex
- Instalação e configuração
- Compreender a arquitetura e os componentes
- Conectores e ingestão de dados
Indexação de dados e Access
- Criar índices de dados para um acesso eficiente
- Motores de consulta e acesso em linguagem natural
- Melhores práticas para a estruturação de dados
Integração do LlamaIndex com LLMs
- Melhorar os LLMs com dados contextualmente relevantes
- Exercícios práticos: Aumentar os chatbots e os geradores de texto
- Resolução de problemas e otimização
Cenários de aplicação e estudos de caso
- Casos de utilização em vários sectores
- Análise de implementações bem sucedidas
- Criar uma solução de IA aumentada pelo contexto
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Conhecimento básico dos conceitos de IA e de aprendizagem automática
- Familiaridade com Large Language Models (LLMs)
- Experiência em programação e tratamento de dados
Público-alvo
- Investigadores de IA
- Profissionais de aprendizagem automática
- Cientistas de dados
Os cursos de treinamento abertos exigem mais de 5 participantes.
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- Automatize os processos de negócios com recursos de IA no local.
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- Otimizar modelos de IA para desempenho e eficiência.
- Aproveite a aceleração GPU para melhorar as velocidades de inferência.
- Integrar Ollama em fluxos de trabalho e aplicativos.
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- Implementar modelos personalizados em ambientes de produção.
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No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
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- Conectar várias fontes de dados ao Gemini AI.
- Explore dados usando consultas em linguagem natural.
- Analise padrões de dados e obtenha insights.
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- Comunicar eficazmente as informações baseadas em dados.
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- Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
- Generate original and creative content using Gemini.
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No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os recursos e casos de uso do Claude AI.
- Configure e interaja com o Claude AI de forma eficaz.
- Automatize os fluxos de trabalho de negócios com a IA de conversação.
- Melhore o envolvimento e o suporte do cliente usando soluções orientadas por IA.
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os fundamentos do LangChain e seus componentes.
- Integrar o LangChain com grandes modelos de linguagem (LLMs) como o GPT-4.
- Crie aplicativos modulares de IA usando o LangChain.
- Solucionar problemas comuns em aplicações LangChain.
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7 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível iniciante que desejam instalar, configurar e usar Ollama para executar modelos de IA em suas máquinas locais.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os fundamentos do Ollama e seus recursos.
- Configurar Ollama para executar modelos locais de IA.
- Implantar e interagir com LLMs usando Ollama.
- Otimizar o desempenho e o uso de recursos para cargas de trabalho de IA.
- Explorar casos de uso para implantação de IA local em vários setores.