Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Продължителност 42 часa
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в LlamaIndex
- Разбиране на LlamaIndex и неговата роля в LLM
- Настройка на LlamaIndex: среда и предпоставки
- Основи на индексирането на персонализирани данни
LlamaIndex в действие
- Заявки с LlamaIndex: техники и най-добри практики
- Изграждане на машини за заявки и чат с LlamaIndex
- Създаване на интуитивни Streamlit интерфейси за LLM приложения
Разширени функции на LlamaIndex
- Използване на Retrieval-Augmented Generation (RAG) за подобрено извличане на данни
- Използване на векторни бази данни за ефективно управление на данните
- Проектиране и внедряване на агенти в LlamaIndex
Разработване на приложения с LlamaIndex
- Промпт инженеринг: верига от мисли (chain of thought), ReAct, few-shot prompting
- Разработване на помощник за документация: LLM приложение от реалния свят
- Дебъгване и тестване на LLM приложения
Внедряване и мащабиране
- Внедряване на приложения, базирани на LlamaIndex
- Мащабиране на LLM приложения за висока производителност
- Мониторинг и оптимизация на LLM приложения
Етични и практически съображения
- Ориентиране в етичните последици при LLM приложенията
- Осигуряване на поверителност и сигурност на данните с LlamaIndex
- Подготовка за бъдещи развития в LLM технологиите
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на програмирането с Python и основни концепции за машинно обучение
- Опит с API и разработване на приложения
- Познанията в областта на обработката на естествен език са предимство, но не са задължителни
Аудитория
- Разработчици
- Специалисти по данни
