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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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