Formation LlamaIndex : Développer des applications alimentées par des LLM

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