LlamaIndex Fundamentals: Bouw AI Agents en RAG Apps

Nu large language models (LLMs) centraal komen te staan in moderne software, is het vermogen om ze te verbinden met privégegevens een veelgevraagde vaardigheid. LlamaIndex biedt een krachtig framework om de kloof tussen ruwe documenten en intelligente AI-applicaties te overbruggen. Deze cursus begeleidt je bij het proces van het bouwen van slimme AI-agents en het implementeren van Retrieval-Augmented Generation (RAG)-systemen. Je begint met de basisconcepten van documentindexering en vector embeddings, en gaat vervolgens over naar het ontwerpen van autonome agents die in staat zijn om complexe datasets te bevragen om nauwkeurige, contextbewuste antwoorden te geven. Wat je zult leren: - Begrijp de kernconcepten van LlamaIndex, LLMs en documentindexering. - Bouw fundamentele Retrieval-Augmented Generation (RAG)-pipelines om je eigen gegevens te bevragen. - Integreer moderne vector databases voor efficiënte semantische zoekopdrachten en retrieval. - Ontwerp intelligente AI-agents die in staat zijn tot redeneren in meerdere stappen en het gebruik van tools. - Pas basis prompt engineering-technieken toe om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van agents te verbeteren. - Oefen met het structureren en chunking van complexe documenten voor optimaal AI-verbruik. Het curriculum vloeit logisch voort van essentiële terminologie en basis data ingestion naar geavanceerde agentic workflows. Via tekstgebaseerde uitleg en praktische code snippets bouw je geleidelijk de vaardigheden op die nodig zijn om vanaf de basis robuuste AI-applicaties te ontwikkelen. Deze cursus is volledig ontworpen voor beginners en aspirant-ontwikkelaars; er is geen voorafgaande machine learning-ervaring vereist. Schrijf je vandaag in om te beginnen met het bouwen van je eigen datagestuurde AI-agents met LlamaIndex.