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Temario del curso

Introducción a LlamaIndex

  • Comprensión de LlamaIndex y su papel en los LLM
  • Configuración de LlamaIndex: entorno y prerrequisitos
  • Los fundamentos de la indexación de datos personalizados

LlamaIndex en acción

  • Consultas con LlamaIndex: técnicas y mejores prácticas
  • Creación de motores de consulta y chat con LlamaIndex
  • Desarrollo de interfaces intuitivas en Streamlit para aplicaciones de LLM

Características avanzadas de LlamaIndex

  • Uso de la generación aumentada por recuperación (RAG) para mejorar la recuperación de datos
  • Aprovechamiento de los almacenes vectoriales para una gestión eficiente de datos
  • Diseño e implementación de agentes con LlamaIndex

Desarrollo de aplicaciones con LlamaIndex

  • Ingeniería de prompts: cadena de pensamiento, ReAct, prompting con pocos ejemplos
  • Desarrollo de un asistente de documentación: una aplicación real de LLM
  • Depuración y prueba de aplicaciones de LLM

Despliegue y escalabilidad

  • Despliegue de aplicaciones basadas en LlamaIndex
  • Escalado de aplicaciones de LLM para alto rendimiento
  • Monitoreo y optimización de aplicaciones de LLM

Consideraciones éticas y prácticas

  • Navegación por las implicaciones éticas en las aplicaciones de LLM
  • Garantía de privacidad y seguridad de datos con LlamaIndex
  • Preparación para futuros avances en la tecnología de LLM

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de la programación en Python y conceptos básicos de aprendizaje automático
  • Experiencia con APIs y desarrollo de aplicaciones
  • La familiaridad con el procesamiento del lenguaje natural es beneficiosa, pero no obligatoria

Público objetivo

  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
 42 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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