LlamaIndex:增强上下文AI 培训
LlamaIndex 是一个开源数据框架,专为使用大型语言模型(LLMs)并受益于上下文增强的应用程序而设计。它特别适用于被称为检索增强生成(RAG)系统的应用。
本次由讲师指导的培训(线上或线下)面向中级水平的AI研究人员、机器学习专业人士和数据科学家,他们希望使用LlamaIndex来增强AI模型的能力,使其在各种应用中更加准确和可靠。
在培训结束时,参与者将能够:
- 理解LlamaIndex的原理和组成部分。
- 为LLMs的数据进行摄取和结构化处理。
- 实施上下文增强以提升AI模型性能。
- 将LlamaIndex集成到现有的AI系统和工作流程中。
课程形式
- 互动讲座与讨论。
- 大量练习与实践。
- 在实时实验室环境中进行实际操作。
课程定制选项
- 如需为本课程定制培训,请联系我们进行安排。
课程大纲
LlamaIndex与上下文增强简介
- LlamaIndex概述
- 上下文增强在AI中的作用
- 使用LlamaIndex与LLMs的优势
设置LlamaIndex
- 安装与配置
- 理解架构与组件
- 数据连接器与数据摄取
数据索引与访问
- 创建数据索引以实现高效访问
- 查询引擎与自然语言访问
- 数据结构化的最佳实践
将LlamaIndex与LLMs集成
- 通过上下文相关数据增强LLMs
- 实践练习:增强聊天机器人与文本生成器
- 故障排除与优化
应用场景与案例研究
- 各行业中的使用案例
- 成功实施的回顾
- 构建上下文增强的AI解决方案
总结与下一步
要求
- 对AI和机器学习概念的基本理解
- 熟悉大型语言模型(LLMs)
- 具备编程和数据处理经验
受众
- AI研究人员
- 机器学习专业人士
- 数据科学家
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- 互动式讲座和讨论。
- 大量练习和实践。
- 在实时实验室环境中进行实际操作。
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- 互动式讲座与讨论。
- 大量练习与实践。
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- 设计符合合规性和可审计性的医疗专用 LangGraph 工作流。
- 将 LangGraph 应用与医疗本体和标准(FHIR、SNOMED CT、ICD)集成。
- 在敏感环境中应用可靠性、可追溯性和可解释性的最佳实践。
- 在医疗生产环境中部署、监控和验证 LangGraph 应用。
课程形式
- 互动式讲座与讨论。
- 基于真实案例的实践练习。
- 在实时实验环境中进行实施实践。
课程定制选项
- 如需定制本课程,请联系我们安排。
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- 设计特定于法律的 LangGraph 工作流程,确保可审计性和合规性。
- 将法律本体和文档标准集成到图状态和处理中。
- 实施防护措施、人工审批和可追溯的决策路径。
- 在生产环境中部署、监控和维护 LangGraph 服务,确保可观测性和成本控制。
课程形式
- 互动式讲座和讨论。
- 大量练习和实践。
- 在实时实验室环境中进行实际操作。
课程定制选项
- 如需为本课程定制培训,请联系我们安排。
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在培训结束时,参与者将能够:
- 设计基于图的工作流,协调 LLM 代理、工具和内存。
- 实现条件路由、重试和回退,以确保稳健执行。
- 将检索、API 和结构化输出集成到代理循环中。
- 评估、监控并强化代理行为,以确保可靠性和安全性。
课程形式
- 互动讲座和引导讨论。
- 在沙盒环境中进行引导实验和代码演练。
- 基于场景的设计练习和同行评审。
课程定制选项
- 如需为此课程定制培训,请联系我们安排。
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在本培训结束时,参与者将能够:
- 设计具有条件逻辑的图结构内容和电子邮件工作流。
- 集成 LLM、API 和数据源以实现自动化个性化。
- 在多步骤营销活动中管理状态、记忆和上下文。
- 评估、监控和优化工作流性能和交付结果。
课程形式
- 互动式讲座和小组讨论。
- 动手实验,实现电子邮件工作流和内容管道。
- 基于场景的练习,涵盖个性化、分段和分支逻辑。
课程定制选项
- 如需为本课程定制培训,请联系我们进行安排。
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本次由讲师指导的培训(线上或线下)面向高级机器学习工程师、AI 研究人员和产品开发人员,他们希望使用 Ollama 构建和部署多模态应用。
培训结束后,学员将能够:
- 使用 Ollama 设置和运行多模态模型。
- 整合文本、图像和音频输入,用于实际应用。
- 构建文档理解和视觉问答系统。
- 开发能够跨模态推理的多模态代理。
课程形式
- 互动式讲座和讨论。
- 使用真实多模态数据集进行实践操作。
- 使用 Ollama 实时实验室实现多模态管道。
课程定制选项
- 如需为此课程定制培训,请联系我们安排。
Ollama 入门指南:运行本地 AI 模型
7 小时本课程为讲师指导的中国(线上或线下)培训,旨在帮助初级专业人士安装、配置并使用Ollama在本地机器上运行AI模型。
培训结束后,学员将能够:
- 了解Ollama的基本原理及其功能。
- 设置Ollama以运行本地AI模型。
- 使用Ollama部署并与LLM进行互动。
- 优化AI工作负载的性能和资源使用。
- 探索本地AI部署在各行业中的应用案例。
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本次由讲师指导的培训(线上或线下)面向中高级工程师,旨在帮助他们扩展 Ollama 部署,以应对多用户、高吞吐量和成本效益高的环境。
培训结束后,参与者将能够:
- 为多用户和分布式工作负载配置 Ollama。
- 优化 GPU 和 CPU 资源分配。
- 实施自动扩展、批处理和延迟减少策略。
- 监控和优化基础设施,以提高性能和成本效益。
课程形式
- 互动式讲座和讨论。
- 动手部署和扩展实验。
- 在实际环境中进行优化练习。
课程定制选项
- 如需为此课程定制培训,请联系我们安排。
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- 为各种用例设计有效的提示。
- 应用诸如提示启动和思维链结构等技术。
- 实施提示模板和上下文管理策略。
- 为复杂工作流构建多阶段提示管道。
课程形式
- 互动式讲座和讨论。
- 提示设计的实践练习。
- 在实时实验室环境中的实际应用。
课程定制选项
- 如需为本课程定制培训,请联系我们安排。