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Llamadas a Funciones y Extracción de Datos con LLMs

  • hasta 1 hora
  • Intermedio

Este curso te enseña a extender los LLMs con funcionalidades personalizadas a través de llamadas a funciones y extraer datos estructurados de entradas en lenguaje natural. Construye una aplicación de extremo a extremo que procesa transcripciones de servicio al cliente usando LLMs.

  • Llamadas a funciones
  • Extracción de datos estructurados
  • NexusRavenV2-13B
  • Especificaciones OpenAPI
  • SQL

Resumen

En este curso, aprenderás dos habilidades críticas para construir aplicaciones con LLMs: llamadas a funciones y extracción de datos estructurados. Trabajarás con NexusRavenV2-13B, un modelo de código abierto afinado para estas tareas. El curso cubre la formación de prompts con definiciones de funciones, el uso de respuestas de LLM para llamar a funciones, el manejo de múltiples llamadas a funciones y la construcción de aplicaciones que procesan transcripciones de servicio al cliente. Estas habilidades te permitirán crear agentes y asistentes de IA avanzados para diversas aplicaciones del mundo real.

  • Web Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Online
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    Inglés
    idioma del curso
  • A tu propio ritmo
    formato del curso
  • Clases En vivo
    entregado en línea

¿Para quién es este curso?

Entusiastas de la IA

Individuos interesados en usar capacidades de llamadas a funciones con modelos de lenguaje grande para interactuar con herramientas externas y extraer datos estructurados.

Desarrolladores

Desarrolladores que buscan construir agentes y asistentes de IA avanzados que puedan procesar y analizar retroalimentación de clientes, automatizar la entrada de datos y mejorar los sistemas de búsqueda y recomendación.

Científicos de Datos

Científicos de datos que buscan extender los LLMs con funcionalidades personalizadas a través de llamadas a funciones y extraer datos estructurados de entradas en lenguaje natural.

Este curso te enseñará a extender los LLMs con funcionalidades personalizadas y extraer datos estructurados de entradas en lenguaje natural. Ideal para entusiastas de la IA, desarrolladores y científicos de datos, te ayudará a construir agentes y asistentes de IA avanzados para diversas aplicaciones del mundo real.

Requisitos Previos

1 / 2

  • Familiaridad con LLMs

  • Conocimientos básicos de Python

¿Qué aprenderás?

Introducción a las Llamadas a Funciones
Aprende a extender los LLMs con capacidades personalizadas permitiéndoles formar llamadas a funciones externas basadas en instrucciones en lenguaje natural.
Extracción de Datos Estructurados
Entiende cómo extraer información utilizable de texto no estructurado usando LLMs.
Trabajando con NexusRavenV2-13B
Explora el modelo NexusRavenV2-13B, afinado para llamadas a funciones y extracción de datos, y aprende a usarlo efectivamente.
Formación de Prompts con Definiciones de Funciones
Aprende a formar prompts con definiciones de funciones y usar respuestas de LLM para llamar a esas funciones.
Manejo de Múltiples Llamadas a Funciones
Usa un LLM con múltiples llamadas a funciones, incluyendo llamadas paralelas y anidadas, para crear flujos de trabajo de agentes complejos.
Uso de Especificaciones OpenAPI
Construye llamadas a funciones que puedan acceder a servicios web usando especificaciones OpenAPI.
Construcción de una Aplicación de Extremo a Extremo
Construye una aplicación que procese transcripciones de servicio al cliente, genere llamadas SQL y almacene resultados en una base de datos con comandos generados por el LLM.

Conozca a sus instructores

  • Jiantao Jiao

    Profesor Asistente, Nexusflow AI

    Jiantao Jiao realiza investigaciones en modelos de lenguaje de gran tamaño en UC Berkeley y colabora con investigadores e ingenieros para desarrollar y democratizar la IA generativa a través de Nexusflow.

  • Venkat Srinivasan

    Ingeniero Fundador (PNL), Nexusflow

    Venkat Srinivasan es un Ingeniero Fundador en Nexusflow, especializado en procesamiento del lenguaje natural (PNL). Aporta una amplia experiencia de roles anteriores en Huawei, Oracle y NVIDIA, donde trabajó en proyectos relacionados con pruebas de arquitectura de CPU, simulación y desarrollo de software.

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