LlamaIndex: Desarrollo de aplicaciones impulsadas por modelos de lenguaje grandes (LLM)

Introducción a LlamaIndex

• Comprensión de LlamaIndex y su papel en los LLM
• Configuración de LlamaIndex: entorno y requisitos previos
• Los fundamentos de la indexación de datos personalizados

LlamaIndex en acción

• Consultas con LlamaIndex: técnicas y mejores prácticas
• Construcción de motores de consulta y chat con LlamaIndex
• Creación de interfaces intuitivas con Streamlit para aplicaciones de LLM

Funcionalidades avanzadas de LlamaIndex

• Uso de la generación aumentada por recuperación (RAG) para una mejor recuperación de datos
• Aprovechamiento de almacenes vectoriales para la gestión eficiente de datos
• Diseño e implementación de agentes con LlamaIndex

Desarrollo de aplicaciones con LlamaIndex

• Ingeniería de prompts: cadena de pensamiento, ReAct, prompting con pocos ejemplos (few-shot)
• Desarrollo de un asistente de documentación: una aplicación real de LLM
• Depuración y prueba de aplicaciones de LLM

Despliegue y escalado

• Despliegue de aplicaciones basadas en LlamaIndex
• Escalar aplicaciones de LLM para alto rendimiento
• Monitoreo y optimización de aplicaciones de LLM

Consideraciones éticas y prácticas

• Navegación por implicaciones éticas en aplicaciones de LLM
• Aseguramiento de privacidad y seguridad de datos con LlamaIndex
• Preparación para desarrollos futuros en la tecnología de LLM

Resumen y próximos pasos