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Temario del curso

Introducción a LlamaIndex

  • Comprensión de LlamaIndex y su papel en los modelos de lenguaje grandes.
  • Instalación y configuración de LlamaIndex: entorno y requisitos previos.
  • Fundamentos de la indexación de datos personalizados.

LlamaIndex en acción

  • Consulta con LlamaIndex: técnicas y mejores prácticas.
  • Construcción de motores de consulta y chat con LlamaIndex.
  • Creación de interfaces intuitivas con Streamlit para aplicaciones basadas en LLM.

Características avanzadas de LlamaIndex

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

Desarrollo de aplicaciones con LlamaIndex

  • Ingeniería de instrucciones (prompt engineering): pensamiento paso a paso, ReAct y prompting de pocos ejemplos.
  • Desarrollo de un asistente de documentación: una aplicación real basada en LLM.
  • Depuración y pruebas de aplicaciones basadas en LLM.

Despliegue y escalabilidad

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

Consideraciones éticas y prácticas

  • Navegación por las implicaciones éticas en las aplicaciones basadas en LLM.
  • Garantía de la privacidad y seguridad de los datos con LlamaIndex.
  • Preparación para los futuros avances en tecnología de modelos de lenguaje grandes.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de programación en Python y conceptos fundamentales de aprendizaje automático.
  • Experiencia con APIs y desarrollo de aplicaciones.
  • Conoer la procesamiento del lenguaje natural es beneficioso, pero no obligatorio.

Audiencia objetivo

  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
 42 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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