Gen AI - RAG Application Development using LlamaIndex

Aperçu

Rejoignez notre cours sur le développement d'applications de génération augmentée par récupération (RAG) en utilisant LlamaIndex et les Modèles de Langage de Grande Taille (MLL). Ce cours complet couvre l'intégration de LlamaIndex avec diverses sources de données et le réglage fin des prompts pour des applications IA de pointe.

Commencez par comprendre les fondamentaux des MLL et les concepts clés de l'ingénierie des prompts avant de plonger dans les capacités étendues de LlamaIndex.

Apprenez la configuration de l'environnement et créez votre première application, en progressant à travers divers types de prompts, y compris les évaluateurs de similarité conversationnelle et sémantique.

Découvrez l'importance des embeddings linguistiques et gérez efficacement les données avec des bases de données vectorielles, Chroma DB ou des bases de données SQL. Vous apprendrez également à créer et optimiser des pipelines de requêtes, tels que les pipelines séquentiels et DAG, en travaillant avec des agents et des outils pour construire des applications puissantes dans le monde réel.

Le cours comprend des projets pratiques tels que le développement d'une calculatrice en utilisant un agent ReAct et d'un agent de document avec des outils dynamiques, démontrant la polyvalence de LlamaIndex à travers différents cas d'utilisation.

Conçu pour les développeurs, les data scientists et les passionnés d'IA, ce cours nécessite une compréhension basique de la programmation Python et des concepts d'IA, élevant votre expertise en développement avancé d'applications avec LlamaIndex.

À la fin du cours, concevez, construisez et déployez avec confiance des applications basées sur RAG adaptées à des défis complexes de données du monde réel.

Sujets