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Struttura del corso
Introduzione a LlamaIndex e all’arricchimento contestuale
- Panoramica generale su LlamaIndex
- Il ruolo dell’arricchimento contestuale nell’intelligenza artificiale
- I vantaggi derivanti dall’utilizzo di LlamaIndex insieme agli LLM
Configurazione e installazione di LlamaIndex
- Installazione, configurazione iniziale e ambientamento
- Analisi approfondita dell’architettura e delle componenti principali
- Connettori dati ed importazione di informazioni
Indicizzazione dei dati e accesso efficiente alle informazioni
- Creazione di indici ottimizzati per un accesso rapido ai dati
- Motori di interrogazione e metodi di interazione tramite linguaggio naturale
- Linee guida best practice per l’organizzazione delle informazioni strutturate
Integrazione tra LlamaIndex e i Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni
- Arricchimento degli LLM tramite informazioni contestualmente rilevanti
- Esercitazioni pratiche: implementazione di chatbot e generatori di testo più competitivi
- Tecniche per il debug e l’ottimizzazione delle performance
Scenari applicativi ed analisi di casi concreti
- Esempi d’uso in diversi settori industriali e commerciali
- Analisi dettagliata di implementazioni con successo ottenuto
- Procedimenti per sviluppare un sistema AI potenziato contestualmente
Sintesi finale e prossimi passi da compiere
Requisiti
- Conoscenze di base sui concetti legati all’AI e al machine learning
- Familiarità con i Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLM)
- Esperienza nella programmazione e nella gestione dei dati
Destinatari del corso
- Ricercatori in ambito AI
- Professionisti del machine learning
- Data scientist
14 ore
