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Duración 42 horas
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.
- Diseño de interfaces intuitivas con Streamlit para aplicaciones LLM.
Funcionalidades avanzadas de LlamaIndex
- Implementación de generación aumentada por recuperación (RAG) para una mejor obtención de datos.
- Aprovechamiento de almacenes vectoriales para una gestión eficiente de datos.
- Diseño e implementación de agentes con LlamaIndex.
Desarrollo de aplicaciones con LlamaIndex
- Ingeniería de prompts: encadenamiento de pensamiento, ReAct, y programación con pocos ejemplos (few-shot).
- Desarrollo de un asistente para documentación: una aplicación real de LLM.
- Depuración y prueba de aplicaciones LLM.
Despliegue y escalabilidad
- Despliegue de aplicaciones basadas en LlamaIndex.
- Escalado de aplicaciones LLM para alto rendimiento.
- Monitoreo y optimización de aplicaciones LLM.
Consideraciones éticas y prácticas
- Navegación por las implicaciones éticas en aplicaciones LLM.
- Aseguramiento de la privacidad y seguridad de datos con LlamaIndex.
- Preparación para futuros avances en tecnología LLM.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento básico de programación en Python y conceptos fundamentales de aprendizaje automático.
- Experiencia con APIs y desarrollo de aplicaciones.
- Es beneficioso tener familiaridad con procesamiento del lenguaje natural, pero no es obligatorio.
Audiencia objetivo
- Desarrolladores.
- Científicos de datos.
