Sıfırdan RAG Sistemleri Oluşturmak

Large Language Models inanılmaz derecede güçlüdür, ancak genellikle özel ve gizli verilerinize erişimden yoksundurlar. Retrieval-Augmented Generation (RAG), doğru ve bağlama duyarlı yanıtlar sunmak için LLM'leri harici bilgi kaynaklarına bağlayarak bunu çözer. Bu metin tabanlı kurs, kendi işlevsel RAG uygulamalarınızı sıfırdan oluşturma sürecinde size rehberlik eder. Verilerin nasıl hazırlanacağı, embedding'lerin nasıl yönetileceği ve vektör veritabanlarının nasıl sorgulanacağı konularında net, kavramsal ve pratik bir temel kazanacaksınız. Ne öğreneceksiniz: - RAG sistemlerinin çekirdek mimarisini ve getirmenin LLM üretimini nasıl geliştirdiğini anlayın. - Anlamsal anlamı korumak için ham metin verilerini etkili bir şekilde hazırlayın ve parçalara ayırın. - Metin embedding'leri oluşturun ve bunları modern vektör veritabanlarında saklayın. - Son derece alakalı bağlamı getirmek için anlamsal arama sorguları uygulayın. - Getirilen verileri LLM sorgularıyla birleştirmek için prompt engineering kalıpları uygulayın. - RAG sistemi çıktılarını doğruluk, alaka düzeyi ve halüsinasyon önleme açısından değerlendirin. Kurs, veri hazırlama, embedding üretimi, vektör depolama ve son LLM entegrasyonu süreçlerinde size rehberlik etmeden önce temel yapay zeka terminolojisi ve mimari kavramlarla başlar. Net yazılı açıklamalar, yapılandırılmış kod incelemeleri ve kavramsal egzersizler aracılığıyla öğreneceksiniz. Bu kurs, RAG'i sıfırdan anlamak isteyen başlangıç seviyesindeki geliştiriciler ve yapay zeka meraklıları için tasarlanmıştır. Vektör veritabanları veya üretken yapay zeka API'leri ile ilgili önceden deneyim gerekmez, ancak Python hakkında temel bir aşinalık faydalı olacaktır. Veriye bağlı ilk yapay zeka uygulamanızı oluşturmak için bugün okumaya başlayın.