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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
 42 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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