Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Czas trwania 42 godzin
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do LlamaIndex
- Zrozumienie LlamaIndex i jego roli w LLM
- Konfiguracja LlamaIndex: środowisko i wymagania
- Podstawy indeksowania niestandardowych danych
LlamaIndex w działaniu
- Przeszukiwanie za pomocą LlamaIndex: techniki i najlepsze praktyki
- Tworzenie silników zapytań i czatów z LlamaIndex
- Tworzenie intuicyjnych interfejsów Streamlit dla aplikacji LLM
Zaawansowane funkcje LlamaIndex
- Wykorzystanie generacji wspomaganej pobieraniem (RAG) dla lepszego pobierania danych
- Wykorzystanie vectorstores do efektywnego zarządzania danymi
- Projektowanie i implementacja agentów LlamaIndex
Tworzenie aplikacji z LlamaIndex
- Inżynieria promptów: łańcuch myślenia, ReAct, few-shot prompting
- Tworzenie pomocnika dokumentacji: praktyczna aplikacja LLM
- Debugowanie i testowanie aplikacji LLM
Wdrażanie i skalowanie
- Wdrażanie aplikacji opartych na LlamaIndex
- Skalowanie aplikacji LLM dla wysokiej wydajności
- Monitorowanie i optymalizacja aplikacji LLM
Kwestie etyczne i praktyczne
- Poruszanie się wśród implikacji etycznych w aplikacjach LLM
- Zapewnianie prywatności i bezpieczeństwa danych z LlamaIndex
- Przygotowanie na przyszłe rozwinięcia technologii LLM
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Znajomość programowania w Pythonie i podstawowych koncepcji uczenia maszynowego
- Doświadczenie w pracy z API i tworzeniu aplikacji
- Znajomość przetwarzania języka naturalnego jest pomocna, ale nie jest wymagana
Grupa docelowa
- Programiści
- Naukowcy zajmujący się danymi
