Python ve LangChain ile LLM Uygulama Mühendisliği

Üretken yapay zeka yazılım geliştirme biçimimizi dönüştürüyor, ancak basit komut istemlerinden (prompt) üretime hazır yapay zeka uygulamalarına geçmek yapılandırılmış bir mühendislik yaklaşımı gerektirir. Bu metin tabanlı kurs, akıllı ve bağlam farkındalığına sahip sistemler oluşturmak için gereken temel kavramlar ve pratik kalıplar konusunda size rehberlik eder. Temel betikler (script) yazmaktan sağlam, ajansal (agentic) iş akışları tasarlamaya geçiş yapacaksınız. Adım adım açıklamaları okuyarak ve yapılandırılmış kod örneklerini analiz ederek, büyük dil modellerini harici veri kaynaklarına nasıl bağlayacağınızı, konuşma belleğini nasıl yöneteceğinizi ve çözümlerinizi üretime hazır API'ler olarak nasıl dağıtacağınızı anlayacaksınız. Neler öğreneceksiniz: Büyük dil modellerinin çekirdek mimarisini ve prompt mühendisliği temellerini anlamak; LLM'leri vektör veritabanlarıyla bağlamak için bilgi erişim destekli üretim (RAG) boru hatları (pipeline) oluşturmak; LangChain ve LangGraph kullanarak konuşma belleği ve durum yönetimi uygulamak; Araç kullanımı ve çok adımlı karar verme yeteneğine sahip otonom yapay zeka ajanları tasarlamak; Verimli API geliştirme için async/await ve tür ipuçları dahil modern Python pratiklerini uygulamak; Önbelleğe alma, günlük kaydı (logging) ve performans izleme ile üretime hazır iş akışları yapılandırmak. Kurs, uygulamalı boru hattı oluşturma, ajan tasarımı ve son dağıtım stratejilerine geçmeden önce temel yapay zeka terminolojisi ve temel prompt teknikleriyle başlar. Önceden yapay zeka deneyimi gerektirmeyen bu kurs, yapay zeka mühendisliği alanına girmek isteyen Python geliştiricileri ve teknoloji meraklıları için tasarlanmıştır. Modern LLM uygulama geliştirmenin temellerinde ustalaşmak için bugün okumaya başlayın.