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Schulungsübersicht
Einführung in LlamaIndex
- Verständnis von LlamaIndex und seiner Rolle in LLMs
- Einrichten von LlamaIndex: Umgebung und Voraussetzungen
- Die Grundlagen der Indizierung benutzerdefinierter Daten
LlamaIndex in Aktion
- Abfragen mit LlamaIndex: Techniken und beste Praktiken
- Aufbau von Abfrage- und Chat-Engines mit LlamaIndex
- Erstellen intuitiver Streamlit-Schnittstellen für LLM-Anwendungen
Erweiterte LlamaIndex-Funktionen
- Verwendung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) für eine verbesserte Datenabfrage
- Nutzung von Vektorspeichern für effizientes Datenmanagement
- Entwurf und Implementierung von LlamaIndex-Agenten
Anwendungsentwicklung mit LlamaIndex
- Prompt-Engineering: Gedankenkette, ReAct, Wenig-Prompting
- Entwicklung eines Dokumentationshelfers: eine LLM-Anwendung aus der Praxis
- Fehlersuche und Testen von LLM-Anwendungen
Einsatz und Skalierung
- Einsatz von LlamaIndex-basierten Anwendungen
- Skalierung von LLM-Anwendungen für hohe Leistung
- Überwachen und Optimieren von LLM-Anwendungen
Ethische und praktische Erwägungen
- Navigieren durch ethische Implikationen in LLM-Anwendungen
- Sicherstellung von Datenschutz und Datensicherheit mit LlamaIndex
- Vorbereitung auf zukünftige Entwicklungen in der LLM-Technologie
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von Python Programmierung und grundlegenden Konzepten des maschinellen Lernens
- Erfahrung mit APIs und Anwendungsentwicklung
- Vertrautheit mit der Verarbeitung natürlicher Sprache ist von Vorteil, aber nicht erforderlich
Zielgruppe
- Entwickler
- Datenwissenschaftler
42 Stunden