Vektör Veritabanları ile RAG Sistemleri Yapma

Konuşmacı ve metinleri anlayan akıllı arama ve sohbetbot sistemleri kurmak ister misiniz? Vektör veritabanları, modern büyük dil model uygulamalarının temel teknolojisidir. Bu ders, vektör veritabanı ve bunların Geri Alma Gelişmiş Nesli (RAG) ile nasıl kullanılacağının pratik, temel bir anlayışını sağlar. Embedding, benzerlik arama ve işlevsel bilgiye dayalı chatbot ve arama API'sinin arkasındaki temel kavramları öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: Vektör embeddings, semantik benzerlik ve verimli indeksleme yöntemlerinin ilkelerini anlayacaksın. Qdrant, Weaviate ve FAISS kütüphanesi dahil olmak üzere çekirdek vektör veritabanı platformlarını yapılandır ve dağıtın. LLM'leri özel veri kaynaklarınıza bağlamak için Geri Alma Artırılmış Nesil (RAG) için çalışma akışını ustalaştırın. Çeşitli vektör depoları içinde belgeler oluşturma, indeksleme ve sorgulama uygulaması. Temel anlamsal arama API'si ve işlevsel RAG tabanlı chatbot prototipi oluşturun. Arama ve geri alma sistemlerinin performansını izlemek ve değerlendirmek için temel kavramları uygulayın. Kurs temel tanımlamalar ve kavramlarla başlar ve pratik kurulum ve uygulama egzersizleri ile ilerler. Pratik sonuçlar elde etmek için gerekli yazılı açıklamalar ve kodlara odaklanıyoruz. Bu kurs, LLM destekli uygulamalar inşa etmek için gereken modern mimariyi anlamak isteyen yapay zeka uygulama geliştirme acemileri için tasarlanmıştır. Vektör veritabanları hakkında önceden bilgi gerekmez. Yeni nesil akıllı uygulamaları bugünden inşa etmeye başlayın.