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LlamaIndex: integração de LLMs com bancos de dados vetoriais

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Discusiones sobre este curso

LlamaIndex: integração de LLMs com bancos de dados vetoriais

Resumen del curso

  • Domine a integração de LLMs com bancos de dados vetoriais utilizando o LlamaIndex
  • Aprenda a implementar sistemas de recomendação eficientes para buscadores de livros
  • Aplique técnicas de RAG para melhorar a relevância das respostas em sistemas de busca
  • Desenvolva pipelines de dados robustos e crie MVPs funcionais com Gradio

Público Objetivo

Desenvolvedores, cientistas de dados e entusiastas de IA que desejam aprimorar suas habilidades na integração de modelos de linguagem de grande porte (LLMs) com bancos de dados vetoriais, utilizando o LlamaIndex para criar sistemas de recomendação e buscadores mais eficientes.

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Última actualización

7/25/2025

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Formación con este curso

Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Aplicando LLM na recomendação de livros

    • Utilizando LLMs com Llamaindex
    • Recomendando livros com LLMs

  2. 2. Construindo recomendações que existem na base de dados

    • Passando toda a base de livros a LLM
    • Fazendo recomendações mais precisas

  3. 3. Criando uma base vetorial

    • Carregando dados da base estruturada
    • Embedding dos dados
    • Montando pipeline
    • Buscando por TopK resultados

  4. 4. Nova fonte de dados

    • Carregando dados da base não estruturada
    • Consulta multidocumento

  5. 5. Publicando MVP

    • Preparando pipeline
    • Subindo aplicação Gradio

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