🚀 Llama-Index 數據索引與 RAG 強化檢索實戰課程

掌握數據檢索核心技術，讓 LLM 更智能、更高效！

在 AI 與數據驅動的時代，如何快速檢索與處理大量數據是開發者與數據科學家最關心的問題。
你是否想讓 LLM（大型語言模型）回答更準確？是否希望 AI 更智能地處理各類數據源？
🚀 Llama-Index（原 GPT Index）是你的最佳解決方案！

本課程將帶你 從基礎到進階掌握 Llama-Index，並結合 RAG（檢索增強生成） 技術，
讓你學會如何高效處理 文本、API、SQL 資料庫等多種數據源，優化查詢結果，提升 AI 應用能力！

📌 你將學到

✅ 掌握 Llama-Index 與 LLM 整合技術，提升 AI 的數據檢索與處理能力
✅ 學會如何索引不同格式的數據（文本、API、SQL 資料庫）
✅ 使用 Chroma 與 VectorStore Index 進行高效數據檢索
✅ 應用 Query Pipeline 優化查詢流程，提高回應準確度與速度
✅ 學會 Streaming 技術，實現即時數據流處理，打造流暢的 AI 互動體驗
✅ 結合 Retriever 技術，快速提取關鍵數據
✅ 運用 Ollama + Embedding 技術，提升 LLM 在語意理解與查詢增強的能力

🔥 為什麼選擇這門課？

🌟 掌握最前沿的 AI 數據檢索技術 – 深入學習 Llama-Index、Chroma、VectorStore Index、Query Pipeline
🌟 高效處理多種數據源 – 文本、API、SQL，讓 AI 不再受限於單一數據格式
🌟 提升 LLM 生成能力 – 掌握 RAG（檢索增強生成），讓 AI 具備更強的知識檢索與回答能力
🌟 適用於各種 AI 應用場景 – 無論是 智能客服、企業知識庫、AI 搜索引擎，都能快速部署
🌟 實戰導向課程 – 結合真實案例，從理論到實作，幫助你快速上手

📖 課程內容

💡 Llama-Index 基礎與應用 – 了解 Llama-Index 如何與 LLM 結合提升數據檢索能力
💡 Chroma 與 VectorStore Index 實作 – 學會如何高效索引與檢索大規模數據
💡 Query Pipeline 優化技術 – 提升 AI 查詢準確度與速度，打造更智能的檢索系統
💡 Streaming 技術 – 即時處理數據流，提升 AI 交互體驗
💡 Retriever 技術應用 – 快速檢索關鍵數據，強化 AI 知識庫
💡 Ollama + Embedding 集成 – 讓 AI 具備更強的語意理解與檢索能力
💡 實戰案例：智能客服系統 – 利用 Llama-Index + RAG 構建高效 AI 客服系統

🎯 適合對象

✅ 對數據檢索技術感興趣的開發者，想學習 LLM 與數據索引的最佳實踐
✅ 想提升 AI 查詢效能與數據管理的資料科學家
✅ 對 AI 檢索增強技術（RAG）感興趣的新手與專家
✅ 希望掌握 AI 數據索引核心技術，打造智能應用的 AI 工程師

🔧 參與條件

📌 設備需求：一台電腦
📌 適合已學過 Generative AI 第 1-5 部內容的學員

🚀 讓 AI 更聰明，掌握 Llama-Index 與 RAG 檢索增強技術！

現在就加入我們，學習如何 高效索引、檢索與強化 AI 數據處理能力，
打造更 智能、準確、高效 的 AI 系統！

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