Bir Üretim RAG Sistemi Yapmak: Prototipten Yürütmeye

Büyük dil modelleri ile etkili uygulamalar geliştirmek, onları alan-özel bilgiye dayandırmak gerektirir.Retrieval-Augmented Generation (RAG) LLM'leri doğru, bağlam-bilinçli ve güncel yapmak için kesin bir modeldir. Bu dersi tamamladıktan sonra, basit hızlandırma mühendisliğinin ötesine geçerek, dış veri kaynaklarını etkili bir şekilde birleştirerek doğru, bağlam bilinçli yanıtlar sağlayan ölçeklenebilir, test edilmiş AI uygulamaları oluşturacaksınız. RAG konseptini temel bir senaryodan tamamen dağıtılmış bir üretim hizmetine götürmek için gerekli tüm boru hattını öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: * Geri Alma-Artırılmış Nesil (RAG) sistemlerinin çekirdek mimarisini ve neden şirketler için yapay zeka için gerekli olduğunu anlayın. * Modern vektör veritabanları ve gömme teknikleri kullanarak etkili veri indeksleme ve geri alma stratejilerini yapılandır. * Yüksek performanslı FastAPI çerçevesini kullanarak RAG sistemi için sağlam bir arka uç API oluşturun. * Ünite testlerini yazma ve kalite güvencesi için RAG-özel değerlendirme metriklerini uygulama. * RAG prototipini üretim ortamına taşımak için modern konteynerizasyon ve dağıtım temellerini uygulayın. Kurs LLM'lerin ve vektör gömmelerinin temel kavramlarıyla başlar, sonra veri tüketimi boru hattını inşa etmek, API katmanı oluşturmak ve dağıtım için uygulamayı tamamlamak için adım adım yönlendirir. Bu kurs, temel Python programlamaya aşina olan ve üretim AI sistemlerinde uzmanlaşmak isteyen yeni başlayanlardan orta düzey geliştiricilere ve veri analistlerine yönelik tasarlanmıştır. Vektör veritabanları veya dağıtım araçları ile önceden tecrübe gerekmez. Yeni nesil akıllı uygulamaları bugünden inşa etmeye başlayın.