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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