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Temario del curso
Introducción a LlamaIndex
- Comprensión de LlamaIndex y su papel en los LLM.
- Configuración de LlamaIndex: entorno y requisitos previos.
- Fundamentos de la indexación de datos personalizados.
LlamaIndex en acción
- Consultas con LlamaIndex: técnicas y mejores prácticas.
- Creación de motores de consulta y chat con LlamaIndex.
- Desarrollo de interfaces intuitivas de Streamlit para aplicaciones de LLM.
Características avanzadas de LlamaIndex
- Uso de generación aumentada por recuperación (RAG) para mejorar la recuperación de datos.
- Aprovechamiento de almacenes de vectores para una gestión eficiente de los datos.
- Diseño e implementación de agentes con LlamaIndex.
Desarrollo de aplicaciones con LlamaIndex
- Ingeniería de prompts: cadena de pensamiento, ReAct, prompting de pocos ejemplos.
- Desarrollo de un asistente de documentación: una aplicación real de LLM.
- Depuración y pruebas de aplicaciones de LLM.
Despliegue y escalabilidad
- Despliegue de aplicaciones basadas en LlamaIndex.
- Escalado de aplicaciones de LLM para alto rendimiento.
- Monitoreo y optimización de aplicaciones de LLM.
Consideraciones éticas y prácticas
- Navegación por las implicaciones éticas en las aplicaciones de LLM.
- Garantía de privacidad y seguridad de los datos con LlamaIndex.
- Preparación para futuros desarrollos en la tecnología de LLM.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de la programación en Python y conceptos básicos de aprendizaje automático.
- Experiencia con APIs y desarrollo de aplicaciones.
- La familiaridad con el procesamiento del lenguaje natural es beneficiosa pero no requerida.
Público objetivo
- Desarrolladores.
- Científicos de datos.
42 Horas
