LangChain ve Vektör Veritabanları ile RAG Uygulama Geliştirme

Statik yapay zeka modelleri, özel görevler için gerekli olan belirli, güncel bilgilerden sık sık yoksundur ve bu da yanlış veya alakasız yanıtlara yol açar. Geri Alma-Artırılmış Nesil (RAG), Büyük Dil Modellerini kendi verilerinize dayandırarak, her çıktının doğrulanabilir bir kaynak tarafından desteklendiğini garanti ederek bunu çözer. Bu kurs, özel veri kümelerini okuyabilecek, işleyebilecek ve sorgulayabilecek sistemler inşa etmeyi öğretmek suretiyle modern yapay zeka anlayışınızı dönüştürür. Temel terminolojiyi öğrenmekten web içeriğinden yapısal veritabanlarına kadar her şeyi ele alan karmaşık geri alma boru hatlarını uygulamaya geçeceksiniz. Ne öğreneceksin: - RAG mimarisinin temel bileşenlerini ve gömülü sistemlerin rolünü anlamak. - Yüksek hızda bilgi alımı için vektör veritabanları ve indeksleme stratejilerini ayarlayın. - Karmaşık veri akışlarını ve zincirlerini orkestre etmek için LangChain çerçevesini uygulayın. - Sorgu genişletme ve sonuç yeniden sıralama gibi gelişmiş geri alma tekniklerini uygulayın. - Model performansı ve maliyetini optimizasyon için hızlı mühendislik ve anlamlı önbellekleme uygulama. - SQL veritabanları ve yapısız metin de dahil olmak üzere çeşitli veri kaynaklarını sorgulamak için mantık oluşturun. - Yapay zeka sisteminizin doğruluğunu ölçmek ve geliştirmek için modern değerlendirme paternlerini öğrenin. Kurs, vektörizasyon ve anlamsal arama gibi temel kavramlara derin bir dalma ile başlar ve ardından üretime hazır boru hatları inşa etmenin pratik mantığına rehberlik eder. Yapay zeka geri alma mekaniklerini öğrenmek için yazılı açıklamalar ve kod tabanlı mantık üzerine odaklanacaksınız. Bu kurs, yapay zeka mühendisliğine açık, metin tabanlı bir yol arayan yeni başlayanlar ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Vektör depoları veya LLM orkestrasyonu ile önceden tecrübe gerekmez. Kendi veri odaklı yapay zeka uygulamalarınızı bugün oluşturmaya başlayın.