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Temario del curso

Introducción a LlamaIndex y al enriquecimiento contextual

  • Descripción general de LlamaIndex.
  • El papel del enriquecimiento contextual en la IA.
  • Beneficios de utilizar LlamaIndex con LLM.

Configuración de LlamaIndex

  • Instalación y configuración.
  • Comprensión de la arquitectura y los componentes.
  • Conectores de datos e ingesta.

Indexación y acceso a datos

  • Creación de índices de datos para un acceso eficiente.
  • Motores de consulta y acceso mediante lenguaje natural.
  • Mejores prácticas para la estructuración de datos.

Integración de LlamaIndex con LLM

  • Mejora de LLM mediante datos contextualmente relevantes.
  • Ejercicios prácticos: Enriquecimiento de chatbots y generadores de texto.
  • Solución de problemas y optimización.

Escenarios de aplicación y estudios de caso

  • Casos de uso en diversas industrias.
  • Revisión de implementaciones exitosas.
  • Construcción de una solución de IA con enriquecimiento contextual.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de los conceptos de IA y aprendizaje automático.
  • Familiaridad con Modelos de Lenguaje Grande (LLM, por sus siglas en inglés).
  • Experiencia en programación y manejo de datos.

Público objetivo

  • Investigadores de IA.
  • Profesionales de aprendizaje automático.
  • Científicos de datos.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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