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Duración 42 horas (6 días)
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
