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Temario del curso

Introducción a LlamaIndex

  • Comprensión de LlamaIndex y su papel en los LLM
  • Preparación 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

Funciones avanzadas de LlamaIndex

  • Uso de generación aumentada por recuperación (RAG) para una mejor recuperación de datos
  • Aprovechamiento de almacenes de vectores 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, prompting con pocos ejemplos (few-shot)
  • Desarrollo de un asistente de documentación: una aplicación LLM en el mundo real
  • Depuración y prueba de aplicaciones LLM

Despliegue y escalabilidad

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

Consideraciones éticas y prácticas

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

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de la programación en Python y conceptos básicos de aprendizaje automático
  • Experiencia con API y desarrollo de aplicaciones
  • Conocimiento previo de procesamiento del lenguaje natural (NLP) es beneficioso, aunque no obligatorio

Público objetivo

  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
 42 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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