LlamaIndex ve RAG ile AI Agent'lar İnşa Etmek

Yapay zeka geliştikçe, statik dil modelleri artık yeterli olmuyor; modern uygulamalar, özel verileri aktif olarak geri getirebilen ve çok adımlı görevleri yürütebilen AI sistemlerine ihtiyaç duyuyor. Bu kurs, LlamaIndex kullanarak büyük dil modelleri ile kendi veri kaynaklarınız arasındaki boşluğu nasıl dolduracağınızı öğretir. AI Agent'lar ve Retrieval-Augmented Generation (RAG) temel kavramlarıyla başlayacak, sağlam ve veri destekli agentic iş akışları oluşturma sürecinde adım adım ilerleyeceksiniz. Neler öğreneceksiniz: - AI Agent'lar, LLM'ler ve RAG mimarilerinin temel terminolojisini anlayın. - Özel veri kaynaklarınızı içe aktarmak, dizinlemek ve sorgulamak için LlamaIndex'i yapılandırın. - AI yanıtlarının doğruluğunu ve alakasını artırmak için temel RAG boru hatları oluşturun. - Karmaşık sorguları parçalara ayırabilen ve görevleri etkili bir şekilde yönlendirebilen agentic iş akışları tasarlayın. - Verileri verimli bir şekilde depolamak ve geri getirmek için modern vektör veritabanlarını entegre edin. - Agent'larınızı güvenilir çıktılara yönlendirmek için prompt engineering temellerini uygulayın. Kurs, ilk veri dizinlerinizi ve agentic döngülerinizi oluşturmanız için yazılı alıştırmalarla size rehberlik etmeden önce temel terminoloji ve temel kavramlarla başlar. Basit belge sorgularından, karmaşık veri kümeleri üzerinde akıl yürütebilen çok adımlı AI Agent'lar tasarlamaya doğru ilerleyeceksiniz. Bu kurs, agentic iş akışlarının mekaniğini anlamak isteyen yeni başlayanlar, veri mühendisi adayları ve önceden AI deneyimi olmayan geliştiriciler için tasarlanmıştır. Verilerinizin potansiyelini açığa çıkarmak ve ilk akıllı AI Agent'ınızı oluşturmak için bugün okumaya başlayın.