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Plan du cours

Introduction à LlamaIndex

  • Comprendre LlamaIndex et son rôle dans les LLM.
  • Configuration de LlamaIndex : environnement et prérequis.
  • Les bases de l'indexation de données personnalisées.

LlamaIndex en action

  • Interrogation avec LlamaIndex : techniques et bonnes pratiques.
  • Construction de moteurs de requête et de chat avec LlamaIndex.
  • Création d'interfaces Streamlit intuitives pour les applications LLM.

Fonctionnalités avancées de LlamaIndex

  • Utilisation de la génération augmentée par la récupération (RAG) pour une récupération de données améliorée.
  • Exploitation des vectorstores pour une gestion efficace des données.
  • Conception et implémentation d'agents LlamaIndex.

Développement d'applications avec LlamaIndex

  • Génie des prompts : chaîne de pensée, ReAct, prompts à few-shot.
  • Développement d'un assistant de documentation : une application LLM réelle.
  • Débogage et test des applications LLM.

Déploiement et mise à l'échelle

  • Déploiement d'applications basées sur LlamaIndex.
  • Mise à l'échelle des applications LLM pour des performances élevées.
  • Surveillance et optimisation des applications LLM.

Considérations éthiques et pratiques

  • Naviguer dans les implications éthiques des applications LLM.
  • Garantir la confidentialité et la sécurité des données avec LlamaIndex.
  • Se préparer aux développements futurs dans la technologie LLM.

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension de la programmation Python et des concepts de base du machine learning.
  • De l'expérience avec les API et le développement d'applications.
  • La familiarité avec le traitement du langage naturel est un atout mais n'est pas obligatoire.

Public cible

  • Développeurs.
  • Scientifiques des données.
 42 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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