LlamaIndex- 使用 LlamaIndex 开发 LLM 支持的应用程序
通过快速构建真实世界的生成人工智能 LLM 支持的应用程序 LLM (Python) 来学习 LlamaIndex
讲师：Eden Marco
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你将学到什么
- 精通 LlamaIndex
- 拥有一个基于 LlamaIndex 的端到端工作生成人工智能应用程序
- 提示工程理论：思想链、ReAct、Few Shot 提示并了解 LlamaIndex 的底层构建方式
- 了解如何在 LlamaIndex 开源代码库内导航
- 软件工程师的大语言模型理论
- Vectorstores/矢量数据库（Pinecone、FAISS、）
- 检索增强生成 (RAG)
要求
- 这不是初学者课程。需要基本的软件工程概念
- 我假设学生会熟悉软件工程科目，例如：git、python、pipenv、环境变量、类、测试和调试
- 不需要机器学习经验。
描述
欢迎来到第一期 LlamaIndex Udemy 课程 – 释放 LLM 的力量！
这门综合课程旨在教您如何快速利用 LlamaIndex 库的强大功能来进行法学硕士应用程序。
本课程将为您提供针对各种主题开发尖端法学硕士解决方案所需的技能和知识。
请注意，这不是适合初学者的课程。本课程假设您具有软件工程背景并精通 Python。我将使用 Pycharm IDE，但您可以使用任何您喜欢的编辑器，因为我们只使用 IDE 的基本功能，例如调试和运行脚本。
在本课程中，您将踏上从头开始的旅程，使用 LlamaIndex 构建真实的 LLM 支持的应用程序。
我们将通过构建主应用程序来做到这一点：
文档助手– 通过 python 包文档创建聊天机器人。（以及您想要的任何其他数据）
本课程涵盖的主题包括：
- 骆驼指数
- 检索增强生成
- Vectorstores（松果）
- 节点解析器 – TextSplitters
- 查询引擎、聊天引擎
- Streamlit（用于 UI）
- 代理，法学硕士推理
- 反应
- 输出解析器
- 法学硕士：少量镜头提示、思维链、反应提示
在整个课程中，您将进行实践练习和实际项目，以加强您对所涵盖的概念和技术的理解。在课程结束时，您将熟练使用 LlamaIndex 创建强大、高效且多功能的 LLM 应用程序，以适应广泛的用途。
这不仅仅是一门课程，也是一个社区。除了终身学习该课程之外，您还将获得：
- 与我一起提供专门的一对一故障排除支持
- 包含其他 AI 资源、常见问题解答、故障排除指南的Github 链接
- 访问专属 Discord 社区以与其他学习者联系
- 课程持续更新和改进无需额外费用
免责声明
- 请注意，这不是适合初学者的课程。本课程假设您具有软件工程背景并精通 Python。
我将使用 Pycharm/ VSCode IDE，但您可以使用任何您喜欢的编辑器，因为我们只使用 IDE 的基本功能，例如调试和运行脚本。
本课程适合谁：
- 想要学习如何使用 LlamaIndex 构建基于生成式 AI 的应用程序的软件工程师
- 想要学习如何使用 LlamaIndex 构建基于生成式 AI 的应用程序的后端开发人员
- 想要学习如何使用 LlamaIndex 构建基于生成式 AI 的应用程序的全栈工程师
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