LlamaIndex: Ανάπτυξη Εφαρμογών που Τροφοδοτούνται από LLM Κομμάτι εκπαίδευσης
Το LlamaIndex είναι ένα ισχυρό εργαλείο ευρετηρίασης που έχει σχεδιαστεί για να ενισχύει τις δυνατότητες των Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων (LLMs) επιτρέποντάς τους να ανακτούν και να αξιοποιούν αποτελεσματικά προσαρμοσμένα σύνολα δεδομένων.
Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να κατακτήσουν το LlamaIndex για την ανάπτυξη καινοτόμων εφαρμογών που αξιοποιούν LLM.
Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:
- Ρυθμίζουν και παραμετροποιούν το LlamaIndex για χρήση με LLM.
- Ευρετηριάζουν και υποβάλλουν ερωτήματα σε προσαρμοσμένα σύνολα δεδομένων χρησιμοποιώντας το LlamaIndex για να ενισχύσουν τη λειτουργικότητα των LLM.
- Σχεδιάζουν και αναπτύσσουν περίπλοκες εφαρμογές που αξιοποιούν το LlamaIndex και τα LLM.
- Κατανοούν και εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές για την εργασία με LLM και LlamaIndex.
- Πλοηγούνται στις ηθικές παραμέτρους που εμπλέκονται στην ανάπτυξη εφαρμογών που τροφοδοτούνται από LLM.
Μορφή του Μαθήματος
- Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
- Πολλές ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
- Πρακτική υλοποίηση σε ζωντανό εργαστηριακό περιβάλλον.
Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος
- Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.
Εξέλιξη Κομματιού
Εισαγωγή στο LlamaIndex
- Κατανόηση του LlamaIndex και του ρόλου του στα LLM
- Ρύθμιση του LlamaIndex: περιβάλλον και προαπαιτούμενα
- Τα βασικά της ευρετηρίασης προσαρμοσμένων δεδομένων
Το LlamaIndex στην Πράξη
- Υποβολή ερωτημάτων με το LlamaIndex: τεχνικές και βέλτιστες πρακτικές
- Δημιουργία μηχανών ερωτημάτων και συνομιλίας με το LlamaIndex
- Δημιουργία διαισθητικών διεπαφών Streamlit για εφαρμογές LLM
Προηγμένες Δυνατότητες του LlamaIndex
- Χρήση της retrieval-augmented generation (RAG) για βελτιωμένη ανάκτηση δεδομένων
- Αξιοποίηση vectorstores για αποδοτική διαχείριση δεδομένων
- Σχεδιασμός και υλοποίηση πρακτόρων LlamaIndex
Ανάπτυξη Εφαρμογών με το LlamaIndex
- Μηχανική προτροπών: αλυσίδα σκέψης (chain of thought), ReAct, προτροπή λίγων παραδειγμάτων (few-shot prompting)
- Ανάπτυξη ενός βοηθού τεκμηρίωσης: μια πραγματική εφαρμογή LLM
- Αποσφαλμάτωση και δοκιμή εφαρμογών LLM
Διάθεση και Κλιμάκωση
- Διάθεση εφαρμογών βασισμένων στο LlamaIndex
- Κλιμάκωση εφαρμογών LLM για υψηλή απόδοση
- Παρακολούθηση και βελτιστοποίηση εφαρμογών LLM
Ηθικές και Πρακτικές Θεωρήσεις
- Πλοήγηση στις ηθικές επιπτώσεις σε εφαρμογές LLM
- Διασφάλιση της ιδιωτικότητας και της ασφάλειας δεδομένων με το LlamaIndex
- Προετοιμασία για μελλοντικές εξελίξεις στην τεχνολογία LLM
Σύνοψη και Επόμενα Βήματα
Απαιτήσεις
- Κατανόηση του προγραμματισμού σε Python και βασικών εννοιών μηχανικής μάθησης
- Εμπειρία με APIs και ανάπτυξη εφαρμογών
- Η εξοικείωση με την επεξεργασία φυσικής γλώσσας είναι ωφέλιμη αλλά όχι απαραίτητη
Κοινό
- Προγραμματιστές
- Επιστήμονες δεδομένων
Κομμάτια Εκπαίδευσης χρειάζονται 5+ συμμετέχοντες.