LlamaIndex: Entwicklung von Anwendungen mit Unterstützung durch große Sprachmodelle Schulung

Einführung in LlamaIndex

• LlamaIndex verstehen – seine Funktion im Kontext großer Sprachmodelle
• Einrichtung von LlamaIndex: Umgebung und Voraussetzungen
• Grundlagen der Indizierung benutzerdefinierter Daten

LlamaIndex in der Praxis

• Abfragen mit LlamaIndex: Techniken und bewährte Vorgehensweisen
• Aufbau von Abfrage- und Chat-Engines mithilfe von LlamaIndex
• Erstellung intuitiver Streamlit-Oberflächen für Anwendungen mit großen Sprachmodellen

Fortgeschrittene Funktionen von LlamaIndex

• Einsatz der Retrieval-Augmented Generation (RAG) zur optimierten Datensuche
• Nutzung von Vektorspeichern für eine effiziente Datenverwaltung
• Konzeption und Implementierung von LlamaIndex-Agenten

Anwendungsentwicklung mit LlamaIndex

• Prompt-Engineering: Chain-of-Thought, ReAct sowie Few-Shot-Prompting
• Entwicklung eines Dokumentations-Assistenten – ein konkretes Beispiel für eine Anwendung mit großen Sprachmodellen
• Fehlerdiagnose und Testverfahren bei LLM-Anwendungen

Bereitstellung und Skalierung

• Einsatz von auf LlamaIndex basierenden Anwendungen im produktiven Umfeld
• Skalierbarkeit von Anwendungen mit großen Sprachmodellen für hohe Auslastung
• Überwachung sowie Optimierung solcher Anwendungen

Ethische und praktische Aspekte

• Bewertung ethischer Implikationen bei der Entwicklung von LLM-Anwendungen
• Schutz der Privatsphäre sowie Gewährleistung der Datensicherheit durch LlamaIndex
• Vorbereitung auf zukünftige Entwicklungen im Bereich großer Sprachmodelle

Zusammenfassung und nächste Schritte