【更新 – 2026】透過建立一個基於真實世界生成式 AI LLM 的應用程式來學習 LlamaIndex（Python）。
從這 6.5 小時的課程，你會學到
- 精通 LlamaIndex
- 擁有一個基於 LlamaIndex 的端對端生成式 AI 應用
- 掌握提示工程理論：思維鏈、ReAct、少樣本提示，並了解 LlamaIndex 的底層架構
- 了解如何在 LlamaIndex 開源程式碼庫中導航
- 軟體工程師的大型語言模型理論
- 向量儲存/向量資料庫（例如 Pinecone、FAISS）
- 檢索增強生成 (RAG)
要求
- 這不是初學者課程。 需要基本的軟體工程概念
- 我假設學生會熟悉軟體工程科目，例如：git、python、pipenv、環境變數、classes (類)、測試和除錯
- 不需要機器學習經驗。
課程說明
歡迎來到 LlamaIndex 的 Udemy 首門課程－釋放 LLM 的強大功能！
這門內容全面的課程旨在教您如何快速掌握 LlamaIndex 庫的強大功能，並將其應用於 LLM 應用程式。
本課程將為您提供開發涵蓋各種主題的前沿 LLM 解決方案所需的技能和知識。
請注意，本課程不適合初學者。本課程假設您具備軟體工程背景，且精通 Python。
在本課程中，您將從零開始，使用 LlamaIndex 建立一個基於 LLM 的實際應用程式。
我們將透過建立以下主要應用程式來實現這一目標：
文件助理－基於 Python 套件文件（以及您想要的任何其他資料）來建立聊天機器人。
本課程涵蓋的主題包括：
- LlamaIndex
- 檢索增強生成( Retrieval Augmentation Generation )
- Vectorstores ( Pinecone )
- 節點解析器( Node Parers ) – TextSplitters
- 查詢引擎( QueryEngines )、聊天引擎( ChatEngines )
- Streamlit（用於 UI）
- 代理，LLM 推理( LLM Reasoning )
- ReAct
- 輸出解析器( Output Parsers )
- LLMs：少量劑量提示( Few shots prompting )、思考鏈( Chain of THought )、ReAct 提示( prompting )
在整個課程中，您將透過實踐練習和真實專案來鞏固對所學概念和技術的理解。課程結束時，您將熟練運用 LlamaIndex 創建功能強大、高效且用途廣泛的 LLM 應用程式。
這不僅是一門課程，更是一個社區。除了終身訪問課程之外，您還將獲得：
- 與我一起提供專門的一對一故障排除支持
- 包含其他 AI 資源、常見問題、故障排除指南的 Github 鏈接
- 造訪專屬 Discord 社群以與其他學習者聯繫
- 課程持續更新和改進無需額外費用
免責聲明
請注意，這不是適合初學者的課程。 本課程假設您具有軟體工程背景並精通 Python。
我將使用 Pycharm/ VSCode IDE，但你可以使用任何你喜歡的編輯器，因為我們只使用 IDE 的基本功能，例如偵錯和執行腳本。
目標受眾
- 想要學習如何使用 LlamaIndex 建立基於生成式 AI 的應用程式的軟體工程師
- 想要學習如何使用 LlamaIndex 建立基於生成式 AI 的應用程式的後端開發人員
- 想要學習如何使用 LlamaIndex 建立基於生成式 AI 的應用程式的全端工程師
講師簡介
Eden Marco 最暢銷講師
我是一位充滿熱情的軟體工程師，在後端開發方面擁有多年經驗，是 Orca Security 的首批工程師之一，現在我在 Google Cloud 擔任客戶工程師。
以色列理工學院電腦科學學士學位
我一直熱衷於教學和指導，目前正在以色列 Reichman 大學教授 CS 課程（函數式程式設計和 CS 簡介）。
字幕：英文
- 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To
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