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课程大纲
LlamaIndex 简介
- 了解 LlamaIndex 及其在 LLM 中的作用
- 设置 LlamaIndex:环境和先决条件
- 为自定义数据编制索引的基础知识
LlamaIndex 在行动
- 使用 LlamaIndex 进行查询:技术和最佳实践
- 使用 LlamaIndex 构建查询和聊天引擎
- 为 LLM 应用程序创建直观的 Streamlit 界面
高级 LlamaIndex 功能
- 采用检索增强生成 (RAG) 来增强数据检索
- 利用矢量存储实现高效的数据管理
- 设计和实现 LlamaIndex 代理
使用 LlamaIndex 进行应用程序开发
- 提示工程:思维链、ReAct、小样本提示
- 开发文档帮助程序:一个实际的 LLM 应用程序
- 调试和测试 LLM 应用程序
部署和扩展
- 部署基于 LlamaIndex 的应用程序
- 扩展 LLM 应用程序以实现高性能
- 监视和优化 LLM 应用程序
道德和实践考虑
- 驾驭 LLM 应用程序中的道德影响
- 使用 LlamaIndex 确保隐私和数据安全
- 为LLM技术的未来发展做准备
摘要和后续步骤
要求
- 了解 Python 编程和基本机器学习概念
- 具有 API 和应用程序开发经验
- 熟悉自然语言处理是有益的,但不是必需的
观众
- 开发 人员
- 数据科学家
42 小时