Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Doba trvání 42 hodiny
Návrh Školení
Úvod do LlamaIndexu
- Pochopení konceptů LlamaIndexu a jeho role ve světě LLM
- Nastavení prostředí a příprava pro práci s LlamaIndexem
- Základy indexování vlastních dat
LlamaIndex v praxi
- Vyhledávání pomocí LlamaIndexu: techniky a doporučené postupy
- Tvorba vyhledávacích i konverzačních motorů s využitím LlamaIndexu
- Vytvoření intuitivních uživatelských rozhraní pro aplikace využívající LLM pomocí nástroje Streamlit
Pokročilé funkce LlamaIndexu
- Využití mechanismu retrieval-augmented generation (RAG) pro efektivní vyhledávání dat
- Práce s vektorovými databázemi za účelem efektivní správy informací
- Návrh a implementace agentů založených na LlamaIndexu
Tvorba aplikací pomocí LlamaIndexu
- Inženýrství promptů: řetězování myšlenek, metoda ReAct, vícenásobné příklady jako vstup pro generování odpovědí
- Vytvoření pomocníka na zpracování dokumentace – konkrétní příklad aplikace LLM v reálném prostředí
- Ladění a testování aplikací s využitím velkých jazykových modelů
Nasazení a škálování aplikací
- Jak nasadit aplikace postavené na LlamaIndexu do produkčního prostředí
- Škálování aplikací využívajících velké jazykové modely pro dosažení vysokého výkonu
- Monitorování a optimalizace aplikací využívajících LLM
Etika a praktická hlediska při použití LlamaIndexu
- Etické aspekty související s tvorbou a nasazováním aplikací využívajících LLM
- Zajištění ochrany soukromí a bezpečnosti dat při práci s LlamaIndexem
- Příprava na budoucí trendy ve vývoji technologií velkých jazykových modelů
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Znalost programování v Pythonu a základní poznámky o strojovém učení
- Zkušenosti s tvorbou aplikací a práce s API
- Orientace v oblasti zpracování přirozeného jazyka je výhodná, není však povinná
Cílové skupiny
- Vývojáři
- Datoví vědci
