План на курса

Въведение в LlamaIndex

  • Разбиране на LlamaIndex и неговата роля в LLM
  • Настройка на LlamaIndex: среда и предпоставки
  • Основите на индексирането на персонализирани данни

LlamaIndex в действие

  • Запитване с LlamaIndex: техники и най-добри практики
  • Изграждане на машини за заявки и чат с LlamaIndex
  • Създаване на интуитивни интерфейси Streamlit за LLM приложения

Разширени функции на LlamaIndex

  • Използване на генериране с подобрено извличане (RAG) за подобрено извличане на данни
  • Използване на векторни хранилища за ефективно управление на данни
  • Проектиране и внедряване на агенти на LlamaIndex

Разработка на приложения с LlamaIndex

  • Бърз инженеринг: верига от мисли, ReAct, подсказване с няколко изстрела
  • Разработване на помощник за документация: реално приложение за LLM
  • Отстраняване на грешки и тестване на LLM приложения

Внедряване и мащабиране

  • Внедряване на базирани на LlamaIndex приложения
  • Мащабиране на LLM приложения за висока производителност
  • Мониторинг и оптимизиране на LLM приложения

Етични и практически съображения

  • Навигиране на етичните последици в приложенията за LLM
  • Гарантиране на поверителност и сигурност на данните с LlamaIndex
  • Подготовка за бъдещи разработки в LLM технологията

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на Python програмиране и основни концепции за машинно обучение
  • Опит с API и разработка на приложения
  • Познаването на обработката на естествен език е полезно, но не е задължително

Публика

  • Разработчици
  • Учени по данни
 42 Hours

Брой участници



Цена за участник

Свързани Kурсове

LLMs for Content Generation

14 Hours

LLMs for Code Generation and Documentation

14 Hours

Свързани Kатегории