Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Introducción a LlamaIndex
- Comprensión de LlamaIndex y su papel en los LLM.
- Configuración de LlamaIndex: entorno y requisitos previos.
- Fundamentos de la indexación de datos personalizados.
LlamaIndex en acción
- Consultas con LlamaIndex: técnicas y mejores prácticas.
- Construcción de motores de consulta y chat con LlamaIndex.
- Creación de interfaces intuitivas de Streamlit para aplicaciones LLM.
Características avanzadas de LlamaIndex
- Uso de generación aumentada por recuperación (RAG) para una recuperación de datos mejorada.
- Aprovechamiento de vectorstores para la gestión eficiente de datos.
- Diseño e implementación de agentes de LlamaIndex.
Desarrollo de aplicaciones con LlamaIndex
- Ingeniería de prompts: cadena de pensamiento, ReAct, generación de ejemplos few-shot.
- Desarrollo de un asistente de documentación: una aplicación LLM del mundo real.
- Depuración y prueba de aplicaciones LLM.
Despliegue y escalabilidad
- Despliegue de aplicaciones basadas en LlamaIndex.
- Escalar aplicaciones LLM para un alto rendimiento.
- Monitoreo y optimización de aplicaciones LLM.
Consideraciones éticas y prácticas
- Navegación por las implicaciones éticas en las aplicaciones LLM.
- Garantizar la privacidad y seguridad de los datos con LlamaIndex.
- Prepararse para los futuros desarrollos en tecnología LLM.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos de programación en Python y conceptos básicos de aprendizaje automático (machine learning).
- Experiencia con APIs y desarrollo de aplicaciones.
- Es beneficiosa, pero no requerida, la familiaridad con el procesamiento del lenguaje natural.
Público objetivo
- Desarrolladores.
- Científicos de datos.
42 Horas
