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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

Número de participantes


Precio por participante

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