AI Foundry'de Özel Verilerle RAG Yapay Zeka Uygulamaları Oluşturma

Üretken yapay zeka inanılmaz derecede güçlüdür, ancak özel iş ihtiyaçlarınız için gerçekten faydalı olması için kendi tescilli verilerinize dayandırılması gerekir. Bu kapsamlı metin tabanlı kurs, yapay zeka modellerini benzersiz veri kaynaklarınıza güvenli bir şekilde bağlamak için Retrieval-Augmented Generation (RAG) temelleri konusunda size rehberlik eder. Temel üretken yapay zekayı anlamaktan, yapılandırılmış RAG işlem hatlarını tasarlamaya ve uygulamaya geçeceksiniz. Veri almayı, vektör gömülmeleri (vector embeddings) oluşturmayı ve anlamsal arama dizinleyicilerini yapılandırmayı öğrenerek, yapay zeka uygulamalarınızın halüsinasyon olmadan doğru, bağlama duyarlı yanıtlar sunmasını sağlayacaksınız. Ne öğreneceksiniz: - Retrieval-Augmented Generation'ın temel mimarisini ve belge parçalama (document chunking) stratejilerini anlayın. - AI Foundry ortamlarında özel veri kümelerini güvenli bir şekilde alın ve yapılandırın. - Hızlı anlamsal arama yeteneklerini etkinleştirmek için vektör veritabanlarını ve arama dizinlerini yapılandırın. - Yapay zeka yanıtlarını doğrudan alınan bağlama dayandırmak için prompt engineering tekniklerini uygulayın. - Halüsinasyonları en aza indirmek ve yanıt kalitesini artırmak için RAG işlem hattınızın doğruluğunu değerlendirin. Kurs, temel terminoloji ve modern vektör aramalarının kavramsal mekaniği ile başlar. Daha sonra, veri alımı, dizin oluşturma ve eksiksiz, bağlam açısından zengin bir yapay zeka çözümü oluşturmak için büyük dil modellerinin entegrasyonunu kapsayan yazılı adım adım kılavuzlar ve kod parçacıkları aracılığıyla ilerleyeceksiniz. Bu kurs, özel yapay zeka araçları oluşturmak isteyen başlangıç seviyesindeki geliştiriciler, veri meraklıları ve yapay zeka hobileri için tasarlanmıştır. Vektör veritabanları veya machine learning konusunda önceden deneyim gerekmemektedir. Kendi verilerinizle bağlama duyarlı üretken yapay zekanın gücünü ortaya çıkarmak için bugün okumaya başlayın.