Návrh Školení

Úvod do LlamaIndex

  • Pochopení LlamaIndex a jeho role v LLM
  • Nastavení LlamaIndex: prostředí a předpoklady
  • Základy indexování vlastních dat

LlamaIndex v akci

  • Dotazování pomocí LlamaIndex: techniky a osvědčené postupy
  • Vytváření dotazovacích a chatovacích motorů pomocí LlamaIndex
  • Vytváření intuitivních rozhraní Streamlit pro aplikace LLM

Pokročilé funkce LlamaIndex

  • Používání generování rozšířeného vyhledávání (RAG) pro vylepšené získávání dat
  • Využití vektorových úložišť pro efektivní správu dat
  • Návrh a implementace agentů LlamaIndex

Vývoj aplikací s LlamaIndex

  • Pohotovostní inženýrství: myšlenkový řetězec, ReAct, několik výstřelů
  • Vývoj pomocníka pro dokumentaci: aplikace LLM v reálném světě
  • Ladění a testování aplikací LLM

Nasazení a škálování

  • Nasazení aplikací založených na LlamaIndex
  • Škálování aplikací LLM pro vysoký výkon
  • Monitorování a optimalizace LLM aplikací

Etické a praktické úvahy

  • Orientace v etických důsledcích v aplikacích LLM
  • Zajištění soukromí a zabezpečení dat pomocí LlamaIndex
  • Příprava na budoucí vývoj v technologii LLM

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Pochopení Python programování a základní koncepty strojového učení
  • Zkušenosti s API a vývojem aplikací
  • Znalost zpracování přirozeného jazyka je prospěšná, ale není nutná

Publikum

  • Vývojáři
  • Datoví vědci
 42 hodiny

Počet účastníků



Price per participant

Související kurzy

Související kategorie