LlamaIndex: Desarrollo de aplicaciones impulsadas por modelos de lenguaje grandes (LLM)

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