Formation LLamaIndex
| 1790€ HT / personne |
| 2 jours (14 heures) |
Présentation
Notre formation LlamaIndex vous permettra de transformer vos données d’entreprise en applications prêtes pour la production alimentées par des modèles de langage de grande taille (LLM). Ce framework innovant vous aidera à concevoir des applications puissantes et adaptables.
Durant cet enseignement, vous découvrirez l’environnement riche de LlamaIndex et l’ensemble des fonctionnalités qu’il offre pour répondre à vos besoins.
Grâce aux grands modèles de langage (LLM), vous pourrez créer des applications robustes en combinant des modèles avec diverses sources de données.
À l’issue de cette formation, vous apprendrez à gérer et indexer vos données efficacement, sécuriser vos applications et optimiser les performances de vos requêtes.
Comme pour toutes nos formations, celle-ci vous sera présentée avec les dernières ressources de LlamaIndex.
Objectifs
- Créer et déployer des applications basées sur des LLM
- Gérer et indexer des données de manière efficace
- Assurer la confidentialité et la sécurité des données
- Optimiser les performances des requêtes et des applications
- Développer des chatbots et des agents de données personnalisés
Public visé
- Data Scientist
- Big Data Engineer
- Machine Learning Engineer
- Lead Développeur
- Développeurs
Pré-requis
- Notion de base dans la conception d’application
- Maîtriser le langage Python
Pré-requis logiciel
- Un accès API à OpenAI avec GPT-4 (payant)
- Un compte Google pour l’accès à Google Colab (gratuit) – facultatif si notebook local
- Un compte LlamaIndex.com et disposer d’une clé API (gratuit)
- Un compte Pinecone.io pour la DB de vecteur (gratuit)
- Un compte exa.ai pour le moteur de recherche LLM (gratuit)
- Un compte app.tavily.com pour le moteur de recherche LLM (gratuit)
PROGRAMME DE NOTRE FORMATION LLamaIndex
INTRODUCTION À LLAMAINDEX ET AUX MODÈLES DE LANGAGE À GRANDE ÉCHELLE
- Présentation de LlamaIndex et de son rôle dans la gestion des données
- Comprendre les bases des modèles de langage à grande échelle (LLM)
- Différences entre LlamaIndex et d’autres plateformes comme LangChain
- Importance et utilisation des clés API OpenAI
CONFIGURATION ET INSTALLATION DE BASE
- Processus d’installation de LlamaIndex
- Configuration initiale et sécurisation de l’environnement
- Obtention et utilisation d’une clé API OpenAI
- Vue d’ensemble de l’interface utilisateur de LlamaIndex
GESTION DES DONNÉES ET INDEXATION
- Introduction à la gestion de données avec LlamaIndex
- Chargement des données et création d’index
- Ajout et gestion des métadonnées pour les documents et les nœuds
- Techniques pour ajuster les embeddings dans un index vectoriel
WORKFLOW DE LLAMAINDEX
- Vue d’ensemble du workflow de LlamaIndex pour l’indexation et la gestion des données
- Processus de traitement des documents et construction de pipelines
- Démonstration pas à pas du workflow, de la collecte des données à l’interrogation des index
CRÉATION DE RAG
- Introduction à la génération augmentée par la récupération (RAG : RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION)
- Comment LlamaIndex améliore la génération de réponses via des documents externes
- Exemples pratiques d’utilisation de RAG pour des applications avancées
CONFIDENTIALITÉ ET SÉCURITÉ DES DONNÉES
- Enjeux de la confidentialité des données avec les LLM
- Identification et gestion des défis de sécurité dans les applications LLM
- Meilleures pratiques pour sécuriser les données dans LlamaIndex
UTILISATION AVANCÉE DE LLAMAINDEX
- Interrogation de bases de données avec le langage naturel
- Création et gestion de chatbots via des interfaces comme Streamlit et Chainlit
- Utilisation des agents de données et création d’agents sur plusieurs index
- Techniques pour affiner les prompts de requête pour améliorer l’expérience utilisateur
OPTIMISATION ET DÉVELOPPEMENT D’APPLICATIONS
- Stratégies pour l’optimisation des requêtes et l’amélioration des performances
- Transition entre les modèles d’embedding d’OpenAI et ceux de HuggingFace
- Développement d’applications spécifiques utilisant LlamaIndex
- Étude de cas et exemples pratiques d’intégration de LlamaIndex dans des projets
Pour aller plus loin
Formation ChatGPT
Formation LangChain
Formation Python Data Analyst
Langues et Lieux disponibles
Langues
- Français
- Anglais / English
Lieux
-
France entière
- Paris
- Lille
- Reims
- Lyon
- Toulouse
- Bordeaux
- Montpellier
- Nice
- Sophia Antipolis
- Marseille
- Aix-en-Provence
- Nantes
- Rennes
- Strasbourg
- Grenoble
- Dijon
- Tours
- Saint-Étienne
- Toulon
- Angers
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Belgique
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- Liège
-
Suisse
- Genève
- Zurich
- Lausanne
-
Luxembourg
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