Fondamenti di LlamaIndex: Costruisci Agenti AI e App RAG

Mentre i large language models (LLMs) diventano centrali nel software moderno, la capacità di connetterli a dati privati è una competenza molto ricercata. LlamaIndex fornisce un framework potente per colmare il divario tra documenti grezzi e applicazioni AI intelligenti. Questo corso ti guida attraverso il processo di costruzione di agenti AI intelligenti e l'implementazione di sistemi Retrieval-Augmented Generation (RAG). Inizierai con i concetti fondamentali dell'indicizzazione dei documenti e dei vector embeddings, per poi passare alla progettazione di agenti autonomi capaci di interrogare dataset complessi per fornire risposte accurate e consapevoli del contesto. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di LlamaIndex, LLMs e indicizzazione dei documenti. - Costruire pipeline Retrieval-Augmented Generation (RAG) fondamentali per interrogare i tuoi dati. - Integrare database vettoriali moderni per una ricerca semantica e un recupero efficienti. - Progettare agenti AI intelligenti capaci di ragionamento multi-step e utilizzo di strumenti. - Applicare tecniche base di prompt engineering per migliorare l'accuratezza e l'affidabilità degli agenti. - Esercitarsi nella strutturazione e nel chunking di documenti complessi per un consumo ottimale da parte dell'AI. Il curriculum scorre logicamente dalla terminologia essenziale e l'ingestione di dati di base fino a workflow agentici avanzati. Attraverso spiegazioni testuali e frammenti di codice pratici, costruirai gradualmente le competenze necessarie per sviluppare applicazioni AI robuste partendo da zero. Questo corso è progettato interamente per principianti e aspiranti sviluppatori; non è richiesta alcuna esperienza precedente in machine learning. Iscriviti oggi per iniziare a costruire i tuoi agenti AI basati sui dati con LlamaIndex.