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Duração 42 horas
Programa do Curso
Introdução ao LlamaIndex
- Compreensão do LlamaIndex e seu papel nos LLMs.
- Instalação do LlamaIndex: ambiente e pré-requisitos.
- O básico da indexação de dados personalizados.
LlamaIndex em Ação
- Consulta com LlamaIndex: técnicas e melhores práticas.
- Criação de motores de consulta e chat com o LlamaIndex.
- Criação de interfaces intuitivas para aplicações LLM utilizando Streamlit.
Recursos Avançados do LlamaIndex
- Utilização de geração aumentada por recuperação (RAG) para aprimorar a recuperação de dados.
- Aproveitamento de vectorstores para gerenciamento eficiente de dados.
- Projeto e implementação de agentes com o LlamaIndex.
Desenvolvimento de Aplicações com LlamaIndex
- Prompt engineering: pensamento em cadeia (chain of thought), ReAct, e few-shot prompting.
- Desenvolvimento de um assistente de documentação: uma aplicação LLM do mundo real.
- Depuração e testes de aplicações LLM.
Implantação e Escalabilidade
- Implantação de aplicações baseadas em LlamaIndex.
- Escalonamento de aplicações LLM para alto desempenho.
- Monitoramento e otimização de aplicações LLM.
Considerações Éticas e Práticas
- Navegando pelas implicações éticas nas aplicações LLM.
- Garantindo privacidade e segurança de dados com o LlamaIndex.
- Preparação para futuros desenvolvimentos na tecnologia LLM.
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão da programação em Python e conceitos básicos de machine learning.
- Experiência com APIs e desenvolvimento de aplicações.
- O conhecimento de processamento de linguagem natural (NLP) é benéfico, mas não obrigatório.
Público-Alvo
- Desenvolvedores
- Cientistas de dados
