RAG'in Temelleri: Context Engineering ve Reranking

Large Language Models güçlüdür, ancak genellikle doğruluk konusunda zorlanırlar ve yanlış bilgiler üretirler. Retrieval-Augmented Generation (RAG), ilgili bağlamı sağlayarak bunu çözer ve AI uygulamalarını güvenilir ve gerçeklere dayalı hale getirir. Bu metin tabanlı kurs, etkili RAG pipeline'ları oluşturmanın temel kavramları boyunca size rehberlik eder. Vector database'lerin ve embedding modellerinin temel terminolojisiyle başlayacak, ardından context engineering ve reranking için pratik tekniklere ilerleyeceksiniz. Kursun sonunda, AI halüsinasyonlarını önlemek ve yanıt kalitesini artırmak için bağlamı nasıl etkili bir şekilde yapılandıracağınızı öğreneceksiniz. Neler öğreneceksiniz: Retrieval-Augmented Generation ve vector search'ün temel kavramlarını anlayın. Large Language Models'a doğru veriler sağlamak için etkili bağlam pipeline'ları tasarlayın. Prompt'larınız için en ilgili bilgileri önceliklendirmek üzere reranking tekniklerini uygulayın. Modelleri yönlendirmek ve halüsinasyonları azaltmak için prompt engineering temellerini uygulayın. AI uygulamalarının güvenilirliğini artırmak için modern retrieval modellerini uygulayın. Kurs, temel AI terminolojisinden ve vector database kavramlarından bağlam yapılandırmadaki uygulamalı yazılı egzersizlere kadar mantıklı bir şekilde ilerler. Modern RAG mimarisini gösteren net açıklamaları ve kod parçacıklarını okuyacaksınız. Bu kurs, önceden machine learning deneyimi gerektirmeyen yeni başlayanlar, hevesli geliştiriciler ve teknoloji meraklıları için tasarlanmıştır. Modern AI geliştirme ve context engineering konusunda güçlü bir temel oluşturmak için bugün okumaya başlayın.