Kurzusleírás

Bevezetés a LlamaIndex-be és a kontextus-kiegészítésbe

  • LlamaIndex áttekintése
  • A kontextus-kiegészítés szerepe az AI-ban
  • LlamaIndex használata Large Language Models (LLMs) mellett

LlamaIndex beállítása

  • Telepítés és konfiguráció
  • Az architektúra és komponensek megértése
  • Adatkapcsolók és beolvasás

Adatindexelés és hozzáférés

  • Hatékony hozzáférés céljából adatindexek létrehozása
  • Lekezelőmotorok és természetes nyelvű hozzáférés
  • Adatstruktúrák legjobb gyakorlatainak használata

LlamaIndex integrálása LLMs-sel

  • LLM-k kiegészítése kontextus-releváns adatokkal
  • Gyakorlati feladatok: chatbotok és szöveggenerátorok kiegészítése
  • Hibaelhárítás és optimalizálás

Alkalmazási esetek és esettanulmányok

  • Alkalmazási esetek különböző iparágakban
  • Sikeres implementációk áttekintése
  • Kontextus-kiegészített AI-megoldás létrehozása

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • AI és gépe tanulás alapfogalmak megértése
  • Ismeret a Nagy Nyelvi Modellekről (LLMs)
  • Programozási és adatelemzési tapasztalat

Célközönség

  • AI kutatók
  • Gépe tanulás szakemberek
  • Adat tudósok
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák