Para conclusão
O LlamaIndex é um framework que facilita a integração dos grandes modelos de linguagem (LLMs) com dados externos, permitindo a construção de soluções personalizadas de IA. É responsável por organiza e estruturar o acesso a informações, potencializando a precisão das respostas geradas pelas LLMs.
Nesta formação você irá aprender a utilizar Large Language Models (LLMs) ou grandes modelos de linguagem abertos para análise de dados; a construir bases de conhecimento para LLMs usando técnicas como Retrieval-Augmented Generation (RAG), e realizar fine-tuning em LLMs para adaptar e melhorar suas capacidades.
A formação também aborda a criação de múltiplos agentes de IA que trabalham em conjunto para oferecer uma experiência de usuário mais completa e eficiente. Verá como desenvolver um fluxo sem códigos com Langflow e automatizar os processos de busca com ferramentas como Tavily e CrewAI.
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Conheça os planos
Val é doutora em biotecnologia com pós-doutorado pela UFABC. Atualmente, é instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve cursos voltados para análise de dados, modelos preditivos, IAs generativas e soluções inovadoras com LLMs. Também gosta de escrever e é coautora do livro Séries Temporais com Prophet pela Casa do Código. É apaixonada por tecnologia, One Piece, RPGs como Tibia e Stardew Valley, além de ser entusiasta de cafés especiais.
Val é doutora em biotecnologia com pós-doutorado pela UFABC. Atualmente, é instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve cursos voltados para análise de dados, modelos preditivos, IAs generativas e soluções inovadoras com LLMs. Também gosta de escrever e é coautora do livro Séries Temporais com Prophet pela Casa do Código. É apaixonada por tecnologia, One Piece, RPGs como Tibia e Stardew Valley, além de ser entusiasta de cafés especiais.
Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, Estatística, Excel, Python, R e SQL/NoSQL.
Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, Estatística, Excel, Python, R e SQL/NoSQL.
Instrutora em Data Science, graduada em Engenharia Elétrica pela UFPI com pesquisa focada em Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional. Amante de programação, tecnologia, cachorros, animações e jogar RPG de mesa.
Instrutora em Data Science, graduada em Engenharia Elétrica pela UFPI com pesquisa focada em Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional. Amante de programação, tecnologia, cachorros, animações e jogar RPG de mesa.
Allan trabalha como instrutor de Ciência de dados na Alura desde 2019. Também é um dos autores do livro Séries temporais com Prophet pela Casa do Código.
Allan trabalha como instrutor de Ciência de dados na Alura desde 2019. Também é um dos autores do livro Séries temporais com Prophet pela Casa do Código.
Sou graduado em Ciência da Computação. Atuo como instrutor de Data Science e Machine Learning no Grupo Alura, tendo como principais interesses na tecnologia: criação de modelos e análise de dados. Nas horas vagas assisto e analiso dados de basquete e adoro ouvir podcasts de humor como Nerdcast e Jujubacast.
Sou graduado em Ciência da Computação. Atuo como instrutor de Data Science e Machine Learning no Grupo Alura, tendo como principais interesses na tecnologia: criação de modelos e análise de dados. Nas horas vagas assisto e analiso dados de basquete e adoro ouvir podcasts de humor como Nerdcast e Jujubacast.
Nesta etapa inicial, você aprenderá a utilizar LLMs para consultar e analisar dados estruturados, como DataFrames da biblioteca Pandas e bancos de dados SQL. Exploraremos as funcionalidades do LlamaIndex, que permitem realizar essas análises de maneira intuitiva e eficiente, utilizando apenas prompts em linguagem natural.
Artigo LLMs abertas: benefícios, características e exemplos práticos | Alura
Artigo LlamaIndex: onde é aplicado | Alura
Curso LlamaIndex: analisando dados com Pandas
10h
Curso LlamaIndex: criando um assistente virtual para consulta de banco de dados
10hNesta etapa, você aprenderá a ampliar as capacidades das LLMs utilizando a técnica de Geração Aumentada por Recuperação, conhecida em inglês como Retrieval-Augmented Generation (RAG). Essa abordagem combina o poder das LLMs com sistemas de recuperação de informações, permitindo que os modelos acessem bases de conhecimento externas, como documentos, bancos de dados ou APIs, para enriquecer suas respostas. Com o RAG, as LLMs não ficam limitadas apenas ao que foi treinado nelas, mas podem buscar informações atualizadas e específicas em tempo real, tornando-as mais precisas e contextuais.
Artigo O que é RAG e como essa técnica funciona | Alura
Curso LlamaIndex: integração de LLMs com bancos de dados vetoriais
08h
Curso LlamaIndex: criando um chatbot com a técnica RAG
10hNa etapa final, você aprenderá a criar seus próprios agentes e a realizar o fine-tuning de uma LLM. Com isso, será possível aumentar a autonomia da LLM para resolver tarefas complexas de forma mais eficiente. Além disso, o fine-tuning permitirá a customização dos modelos, adaptando-os a casos específicos e necessidades particulares, garantindo maior precisão e relevância nas soluções desenvolvidas.
Artigo Como agentes potencializam a performance das LLMs
Curso LlamaIndex: criando agentes para utilização de ferramentas personalizadas
08h
Curso Unsloth: domine o fine-tuning com o poder do Llama 3
08hEscola
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