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 Duração 42 horas

Programa do Curso

Introdução ao LlamaIndex

  • Compreensão do LlamaIndex e do seu papel nos LLMs
  • Configuração do LlamaIndex: ambiente e pré-requisitos
  • As bases da indexação de dados personalizados

LlamaIndex em Ação

  • Consultas com LlamaIndex: técnicas e melhores práticas
  • Construção de motores de consulta e chat com LlamaIndex
  • Criação de interfaces intuitivas Streamlit para aplicações LLM

Funcionalidades Avançadas do LlamaIndex

  • Utilização da geração aumentada por recuperação (RAG) para uma recuperação de dados melhorada
  • Aproveitamento de vectorstores para uma gestão de dados eficiente
  • Conceção e implementação de agentes LlamaIndex

Desenvolvimento de Aplicações com LlamaIndex

  • Engenharia de prompts: chain of thought, ReAct, few-shot prompting
  • Desenvolvimento de um assistente de documentação: uma aplicação LLM do mundo real
  • Depuração e testes de aplicações LLM

Implementação e Escalabilidade

  • Implementação de aplicações baseadas em LlamaIndex
  • Escala de aplicações LLM para alto desempenho
  • Monitorização e optimização de aplicações LLM

Considerações Éticas e Práticas

  • Gerir implicações éticas em aplicações LLM
  • Garantia de privacidade e segurança de dados com LlamaIndex
  • Preparação para desenvolvimentos futuros na tecnologia de LLMs

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento de programação em Python e conceitos básicos de aprendizagem de máquina
  • Experiência com APIs e desenvolvimento de aplicações
  • Familiaridade com o processamento de linguagem natural é vantajosa, mas não é obrigatória

Público-Alvo

  • Desenvolvedores
  • Cientistas de dados

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