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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
