Desarrollar aplicaciones RAG con LlamaIndex y JS

Resumen

In this course, you will learn how to build Retrieval-Augmented Generation (RAG) applications using LlamaIndex and JavaScript. Starting with an introduction to the course structure and prerequisites, you’ll dive straight into hands-on learning to build production-ready apps.

By the end of the course, you will be able to integrate various data sources, set up an OpenAI account, and use powerful tools such as the RouterQueryEngine to handle advanced queries. The course starts with setting up your development environment with NodeJS and OpenAI.

You'll be introduced to LlamaIndex, explore its core features, and quickly dive into the fundamentals of RAG systems, from data ingestion and indexing to querying and building custom RAG systems. Along the way, you’ll gain in-depth knowledge of how to handle different types of data, such as PDFs, and how to interact with your system using an Express API.

As you progress, you'll tackle more advanced concepts like handling multiple query engines, using agents, and incorporating production-level techniques to make your RAG apps robust and scalable. The course culminates in building a full-stack chatbot app with NextJS and deploying it to Vercel.

You’ll leave the course with the ability to develop, deploy, and maintain sophisticated RAG applications. This course is ideal for developers with a solid understanding of JavaScript and basic web development concepts who wish to learn more about RAG systems and their application in real-world projects.

No prior experience with LlamaIndex is necessary, but familiarity with NodeJS and APIs is recommended.

Programa

• Introducción
En este módulo, presentaremos el curso, discutiremos los requisitos previos, esbozaremos la estructura y anticiparemos los emocionantes proyectos que construirás. Obtendrás una visión general del curso y una comprensión del camino de aprendizaje que tienes por delante.
• Configuración del Entorno de Desarrollo
En este módulo, te guiaremos a través de la configuración de tu entorno de desarrollo, centrándonos en la instalación de NodeJS y la configuración de la clave de la API de OpenAI. Esta base te preparará para el trabajo práctico por venir.
• Profundización en LlamaIndex – Fundamentos
En este módulo, profundizaremos en LlamaIndex, centrándonos en sus características y funcionalidades clave. Aprenderás el flujo de trabajo principal y configurarás tu primer sistema RAG simple utilizando LlamaIndex.
• Profundización en LlamaIndex - Conceptos Principales y Cargadores de Datos
En este módulo, cubriremos los conceptos principales detrás de LlamaIndex y demostraremos cómo construir sistemas RAG personalizados, trabajar con datos estructurados y consultar PDFs. También crearás una API de Express para interactuar con tu sistema.
• Agentes y Consultas Avanzadas con LlamaIndex
En este módulo, exploraremos técnicas de consulta avanzada, incluyendo el RouterQueryEngine y cómo manejar múltiples fuentes de datos. Construirás sistemas más complejos y herramientas de consulta para interacciones sofisticadas con tus sistemas RAG.
• Persistencia de Datos y Técnicas Listas para Producción
En este módulo, nos centraremos en asegurar que tu sistema RAG esté listo para producción. Aprenderás a gestionar datos persistentes y aplicar técnicas avanzadas para optimizar el rendimiento del sistema.
• Aplicación Web Full-stack con Chatbot en NextJS con un Comando y Despliegue
En este módulo, guiamos la construcción de una aplicación de chatbot full-stack usando NextJS, personalizándola con tus propios datos y desplegándola en Vercel para su uso en producción. Aprenderás a simplificar el proceso con el comando create-llama CLI.
• Concluir
En este módulo final, revisaremos todo lo que has aprendido, reforzaremos tu progreso y proporcionaremos orientación sobre cómo continuar tu desarrollo en el campo. Saldrás con una base sólida y los próximos pasos para un mayor crecimiento.

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Impartido por

Packt - Course Instructors

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Materias

Computer Science