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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.

Características avanzadas de LlamaIndex

  • Uso de generación aumentada por recuperación (RAG) para una mejor obtención de datos.
  • Aprovechamiento de almacenes vectoriales para una gestión eficiente de datos.
  • Diseño e implementación de agentes de LlamaIndex.

Desarrollo de aplicaciones con LlamaIndex

  • Ingeniería de prompts: cadena de pensamiento, ReAct, prompting de 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.
  • Aseguramiento de la privacidad y seguridad de los datos con LlamaIndex.
  • Preparación para los futuros avances en 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.
  • Conocimiento previo de procesamiento del lenguaje natural (PLN) es beneficioso, pero no obligatorio.

Público objetivo

  • Desarrolladores.
  • Científicos de datos.
 42 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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