Programa do Curso

Introdução ao LlamaIndex

  • Compreender o LlamaIndex e o seu papel nos LLMs
  • Configurar o LlamaIndex: ambiente e pré-requisitos
  • Noções básicas de indexação de dados personalizados

LlamaIndex em ação

  • Consultas com o LlamaIndex: técnicas e melhores práticas
  • Criando mecanismos de consulta e bate-papo com LlamaIndex
  • Criando interfaces Streamlit intuitivas para aplicações LLM

Características avançadas do LlamaIndex

  • Empregar a geração aumentada de recuperação (RAG) para melhorar a recuperação de dados
  • Utilização de vectorstores para uma gestão eficiente dos dados
  • Conceção e implementação de agentes LlamaIndex

Desenvolvimento de aplicações com LlamaIndex

  • Engenharia de avisos: cadeia de pensamento, ReAct, avisos de poucos disparos
  • Desenvolvimento de um auxiliar de documentação: uma aplicação LLM do mundo real
  • Depuração e teste de aplicações LLM

Implantação e escalonamento

  • Implementando aplicações baseadas no LlamaIndex
  • Escalonamento de aplicações LLM para alto desempenho
  • Monitorando e otimizando aplicações LLM

Considerações éticas e práticas

  • Navegando por implicações éticas em aplicações LLM
  • Garantindo a privacidade e a segurança dos dados com o LlamaIndex
  • Preparando-se para futuros desenvolvimentos na tecnologia LLM

Resumo e próximos passos

Requisitos

  • Conhecimentos de programação Python e conceitos básicos de aprendizagem automática
  • Experiência com API e desenvolvimento de aplicações
  • A familiaridade com o processamento de linguagem natural é benéfica, mas não obrigatória

Público-alvo

  • Programadores
  • Cientistas de dados
 42 horas

Número de participantes



Preço por participante

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