RAG Sistemleri İnşa Etmek: Arama, Yeniden Sıralama ve Değerlendirme

Büyük Dil Modelleri (LLMs) yazılım geliştirmeyi dönüştürürken, onları özel verilere bağlama yeteneği kritik bir beceri haline geliyor. Retrieval-Augmented Generation (RAG), yapay zeka yanıtlarını doğru ve bağlama duyarlı hale getirmek için endüstri standardıdır. Bu metin tabanlı kurs, sıfırdan bir RAG sistemi oluşturma sürecinde size rehberlik eder. Yapay zeka ve vektör aramanın temel terminolojisiyle başlayacak, ardından hibrit arama uygulama, yeniden sıralama (reranking) tekniklerini uygulama ve modern Python kalıplarını kullanarak sisteminizin cevaplarının kalitesini değerlendirme aşamalarına geçeceksiniz. Neler öğreneceksiniz: - Retrieval-Augmented Generation ve gömme (embedding) modellerinin temel kavramlarını anlayın. - Metinleri hazırlamak ve modern vektör veritabanlarına aktarmak için özel veri hatları (data pipelines) oluşturun. - Anahtar kelime ve anlamsal aramayı birleştiren hibrit arama stratejileri uygulayın. - Getirilen bağlamın alakasını artırmak için yeniden sıralama (reranking) algoritmaları uygulayın. - Güncel endüstri metriklerini kullanarak LLM tarafından oluşturulan yanıtların doğruluğunu ve kalitesini değerlendirin. - Yapay zeka çıktılarını optimize etmek için prompt engineering temellerini entegre etme pratiği yapın. Müfredat, temel tanımlardan ve temel yapay zeka kavramlarından pratik uygulama adımlarına kadar mantıksal bir akış izler. Modern yapay zeka arka uç entegrasyonu konusundaki anlayışınızı geliştirmek için net açıklamalar okuyacak ve iyi yapılandırılmış kod parçacıklarını inceleyeceksiniz. Yeni başlayanlar ve temel programlama bilgisine sahip geliştiriciler için tasarlanan bu kurs, önceden makine öğrenimi deneyimi gerektirmez. Retrieval-Augmented Generation konusundaki temel becerilerinizi geliştirmek için bugün okumaya başlayın.