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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 con Streamlit para aplicaciones de LLM.

Funcionalidades avanzadas de LlamaIndex

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

Desarrollo de aplicaciones con LlamaIndex

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

Despliegue y escalabilidad

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

Consideraciones éticas y prácticas

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

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de programación en Python y conceptos fundamentales de aprendizaje automático.
  • Experiencia con APIs y desarrollo de aplicaciones.
  • Conocimientos previos de procesamiento del lenguaje natural son beneficiosos, aunque no obligatorios.

Audiencia objetivo

  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
 42 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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