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Schulungsübersicht
Einführung in LlamaIndex
- Verständnis von LlamaIndex und seiner Rolle bei LLMs
- Richten von LlamaIndex: Umgebung und Voraussetzungen
- Grundlagen der Indexierung individueller Daten
LlamaIndex in der Praxis
- Abfragen mit LlamaIndex: Techniken und Best Practices
- Erstellung von Query- und Chat-Engines mit LlamaIndex
- Erstellung intuitiver Streamlit-Oberflächen für LLM-Anwendungen
Fortgeschrittene Funktionen von LlamaIndex
- Nutzung von retrieval-augmented generation (RAG) zur verbesserten Datenabrufung
- Nutzung von Vector Stores für effizientes Datenmanagement
- Entwurf und Implementierung von LlamaIndex-Agents
Anwendungsentwicklung mit LlamaIndex
- Prompt Engineering: Chain of Thought, ReAct, Few-Shot Prompting
- Entwicklung eines Dokumentations-Assistenten: eine reale LLM-Anwendung
- Debugging und Testen von LLM-Anwendungen
Bereitstellung und Skalierung
- Bereitstellung von auf LlamaIndex basierenden Anwendungen
- Skalierung von LLM-Anwendungen für hohe Leistung
- Monitoring und Optimierung von LLM-Anwendungen
Ethische und praktische Überlegungen
- Navigieren ethischer Implikationen in LLM-Anwendungen
- Sicherstellung von Datenschutz und Datensicherheit mit LlamaIndex
- Vorbereitung auf zukünftige Entwicklungen der LLM-Technologie
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis der Python-Programmierung und grundlegender Konzepte des maschinellen Lernens
- Erfahrung mit APIs und Anwendungsentwicklung
- Kenntnisse in Natural Language Processing (NLP) sind vorteilhaft, aber nicht erforderlich
Zielgruppe
- Entwickler
- Data Scientists
42 Stunden
