LlamaIndex:LLM対応アプリケーションの開発のトレーニングコース
LlamaIndexは、大規模言語モデル(LLM)がカスタムデータセットを効果的に利用できるようにするための強力なインデックスツールです。
本講座はインストラクターによるライブトレーニングで、オンラインまたは対面形式にて実施されます。中級者から上級者の開発者やデータサイエンティストを対象とし、LLM駆動型の革新的なアプリケーションを構築するためにLlamaIndexを習得したい方々向けです。
受講後には以下のことが可能になります:
- LLM利用に適した環境でLlamaIndexのセットアップおよび設定を行う
- LlamaIndexを用いてカスタムデータセットをインデックス化し、照会してLLMの機能強化を実現する
- LlamaIndexとLLMを活用した高度なアプリケーションを設計・開発する
- LLMおよびLlamaIndexを用いる際のベストプラクティスを理解し適用する
- LLM対応アプリケーション導入時における倫理的問題への対処法を把握する
講座形式
- インタラクティブな講義およびディスカッション
- 豊富な演習と実践機会の提供
- 実際のラボ環境で行う実地作業
カスタマイズオプション
- この講座をご自身のニーズに合わせてカスタマイズしたい場合は、ご要望をお問い合わせください。
コース概要
LlamaIndex入門
- LlamaIndexの概要およびLLMとの関連性について理解する
- LlamaIndex環境構築:前提条件と準備事項
- カスタムデータのインデックス化手法の基本
LlamaIndexの実践応用
- LlamaIndexを用いた照会処理:テクニックとベストプラクティス
- LlamaIndexを活用した照会用・チャットエンジンの構築方法
- LLMアプリケーション向けの直感的なStreamlitインターフェースの設計例
LlamaIndexの高度機能
- 検索拡張生成(RAG)技術を用いた効率的なデータ取得手法
- ベクターストア活用による大規模データ管理最適化法
- LlamaIndexエージェントの設計および実装方法
LlamaIndexを活かしたアプリケーション開発
- プロンプトエンジニアリング技術:思考連鎖手法・ReAct・少数サンプル提示法
- 文書支援ツールの構築例:現実世界におけるLLMアプリケーション活用事例
- LLMアプリケーションのデバッグおよびテスト方法
デプロイと拡張性向上
- LlamaIndexベースのアプリケーション導入手順
- 高負荷環境におけるLLMアプリケーション最適化技術
- 運用時の監視体制およびパフォーマンス改善法
倫理面と実践的課題への対処
- LLM応用分野における倫理問題への対応策
- LlamaIndex導入時の個人情報保護およびデータセキュリティ確保方法
- 今後のLLM技術発展を見据えた準備事項
まとめと今後の学習指針
要求
- Pythonプログラミングおよび基本的な機械学習の知識
- APIやアプリケーション開発の実務経験
- 自然言語処理に関する基礎知識があれば望ましいが必須ではない
対象者
- 開発者
- データサイエンティスト
オープントレーニングコースには5人以上が必要です。
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