Основы LlamaIndex: Создание AI агентов и RAG приложений

Поскольку большие языковые модели (LLMs) становятся центральной частью современного программного обеспечения, умение подключать их к частным данным является крайне востребованным навыком. LlamaIndex предоставляет мощный фреймворк для преодоления разрыва между необработанными документами и интеллектуальными AI приложениями. Этот курс проведет вас через процесс создания умных AI агентов и внедрения систем Retrieval-Augmented Generation (RAG). Вы начнете с основополагающих концепций индексации документов и векторных эмбеддингов, а затем перейдете к проектированию автономных агентов, способных запрашивать сложные наборы данных для предоставления точных и контекстно-зависимых ответов. Чему вы научитесь: - Поймете основные концепции LlamaIndex, LLMs и индексации документов. - Создадите базовые конвейеры Retrieval-Augmented Generation (RAG) для запросов к собственным данным. - Интегрируете современные векторные базы данных для эффективного семантического поиска и извлечения. - Спроектируете интеллектуальных AI агентов, способных к многошаговым рассуждениям и использованию инструментов. - Примените базовые техники prompt engineering для повышения точности и надежности агентов. - Попрактикуетесь в структурировании и разделении (chunking) сложных документов для оптимального потребления AI. Учебная программа логично переходит от основной терминологии и базового приема данных к продвинутым агентным рабочим процессам. Благодаря текстовым объяснениям и практическим фрагментам кода вы постепенно разовьете навыки, необходимые для разработки надежных AI приложений с нуля. Этот курс полностью предназначен для начинающих и будущих разработчиков; предварительного опыта в машинном обучении не требуется. Запишитесь сегодня, чтобы начать создавать собственных AI агентов на основе данных с помощью LlamaIndex.