Open Models ile RAG Sistemleri Yapmak: Pratik Bir Kılavuz

Büyük dil modelleri inanılmaz derecede güçlüdür, ancak genellikle özel, özel veya gerçek zamanlı verilerinize erişimleri yoktur. Geri Alma-Genişletilmiş Nesil (RAG) bu sorunu, açık modelleri belgelerinize ve veritabanlarınıza bağlayarak, doğru ve temelli yanıtları sağlayarak çözer. Bu sadece metin olan kurs, temel AI kavramlarından kendi tam işlevsel RAG boru hattınızı inşa etmeye kadar sizi yönlendirir. Metinleri nasıl işleyeceğinizi, gömülüleri nasıl oluşturacağınızı, onları vektör veritabanlarında nasıl depolayacağınızı ve dil modelinin çıktılarını yönlendirmek için en uygun bilgiyi nasıl alacağınızı anlayacaksınız. Ne öğreneceksiniz: RAG, vektör gömülü ve açık kaynaklı dil modellerinin temel terminolojisini anlayın; Verimli anlamsal geri alma için yapısız metin verilerini parçalayın ve hazırlayın; Yüksek boyutlu verileri depolamak ve sorgulamak için vektör veritabanlarını ayarlayın; Geri alınan bağlamı kullanarak açık modelleri yönlendirmek için hızlı mühendislik tekniklerini uygulayın; Uygula RAG sisteminin doğruluğunu ölçmek için temel değerlendirme stratejileri; Geliştirme çalışma akışınızı aksatmadan modern orkestrasyon çerçevelerini keşfedin. Anlamsal arama ve dil modeli önermesinin temel kavramlarını keşfetmekle başlayacaktır. Ardından, adım adım yazılı bir çalışma akışını ilerletecek, modern bir RAG mimarisinin her bileşenini nasıl birleştireceğinizi ve iyileştireceğiniz öğreneceksiniz. Bu kurs yazılım geliştiricileri, teknik inşaatçılar ve yapay zeka mühendisliğine yeni başlayan meraklılar için tasarlanmıştır. Makine öğrenimi ile önceden bir deneyim gerekmez, ancak temel programlama alışkanlığı yardımcı olur. Açık modellerin gücünü kendi verilerinizle açmak için bugün okumaya başlayın.