Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Durasi 42 jam
Kerangka Materi
Pendahuluan tentang LlamaIndex
- Memahami konsep dasar LlamaIndex serta perannya dalam ekosistem LLM
- Mengatur lingkungan kerja dan prasyarat sebelum menggunakan LlamaIndex
- Mempelajari teknik pengindeksan data khusus secara efektif.
LlamaIndex dalam Praktik Nyata
- Teknik melakukan kueri dengan LlamaIndex: praktik terbaik dan strategi yang efisien
- Membangun mekanisme kueri serta mesin percakapan berbasis LlamaIndex.
- Mengembangkan antarmuka pengguna yang intuitif menggunakan Streamlit untuk aplikasi LLM.
Fitur Lanjutan dalam LlamaIndex
- Pemanfaatan teknologi Retrieval-Augmented Generation (RAG) demi peningkatan hasil pengambilan data
- Menggunakan penyimpanan vektor untuk manajemen data yang lebih efisien.
- Merancang dan membangun agen cerdas berbasis LlamaIndex.
Pengembangan Aplikasi dengan LlamaIndex
- Teknik perancangan prompt: pendekatan Chain of Thought, ReAct, serta penggunaan contoh kalimat untuk mengarahkan LLM.
- Membuat asisten bantuan dokumentasi nyata menggunakan konsep aplikasi berbasis LLM.
- Cara melakukan debugging serta pengujian terhadap aplikasi yang terkait dengan LLM.
Penerapan dan Peningkatan Kinerja Aplikasi
- Strategi penerbitan aplikasi yang mengintegrasikan LlamaIndex.
- Cara memperluas kapasitas aplikasi LLM agar mampu beroperasi pada beban kerja tinggi.
- Pemantauan dan optimasi kinerja serta efisiensi aplikasi LLM secara terus-menerus.
Aspek Etika dan Pemanfaatan Praktis
- Mengatasi masalah etika dalam desain maupun implementasi aplikasi berbasis LLM.
- Langkah-langkah menjaga privasi serta keamanan data saat menggunakan LlamaIndex.
- Persiapan menghadapi perkembangan terbaru di bidang teknologi LLM di masa depan.
Rangkuman dan Arah Pengembangan Selanjutnya
Persyaratan
- Pemahaman dasar mengenai pemrograman Python serta konsep-konsep dasar machine learning
- Pengalaman dalam mengembangkan aplikasi maupun bekerja dengan API
- Pengetahuan tentang pengolahan bahasa alami sangat disarankan namun tidak wajib
Target Peserta
- Pengembang
- Ilmuwan data