LangChain ve LLM'leri Veri Bilimi İş Akışlarına Entegre Etme

Geleneksel veri bilimi, Büyük Dil Modelleri (LLM) yapısız verilerden nasıl analiz, işlem ve çıkarım yaptığımızı yeniden tanımladığında hızlı bir şekilde gelişiyor. Rekabetçi kalabilmek için, modern veri uzmanları karmaşık analitik boru hatlarını otomatikleştirmek için bu güçlü modelleri nasıl düzenleyeceklerini anlamalı. Bu metin tabanlı kurs, LLM'lerin ve LangChain çerçevesinin makine öğrenimi ve veri bilimi çalışma akışlarına pratik entegrasyonu yoluyla size rehberlik eder. Statik veri analizinden, mantıklı, veritabanları sorgulayacak ve karmaşık veri kümelerini özetleyebilecek dinamik, yapay zeka tabanlıdır uygulamalar inşa etmeye nasıl geçiş yapacağınızı keşfedeceksiniz. Ne öğreneceksin: - Büyük Dil Modellerinin temel kavramlarını ve LangChain çerçevesinin yapısını anlamak. - Özel veri kümeleri ve belge depolarını sorgulamak için Geri Alma-Genişletilmiş Nesil (RAG) paternlerini uygulayın. - Vektör veritabanlarını semantik arama için yüksek boyutlu gömülüleri depolamak, indekslemek ve geri almak için ayarlayın. - Veri ön işleme ve özellik mühendisliğini otomatikleştirmek için yapısal çağrılar ve zincirler tasarla. - LLM'leri duygu analizi ve varlık çıkarımı da dahil olmak üzere doğal dil işleme görevlerine uygulayın. - Karmaşık analitik sorguları çözmek için kod yazabilen ve çalıştırabilen interaktif veri ajanları oluşturun. Ana terminoloji, LLM mimarisi ve kurulum prosedürlerini öğrenerek başlayacaksınız ve daha sonra pratik zincirler, ajanlar ve geri alma sistemleri oluşturacaksınız. Detaylı yazılı açıklamalar ve net kod örnekleri sayesinde, temel çağrı orkestrasyonundan gelişmiş veri iş akışlarına doğru sürekli ilerleyeceksiniz. Bu kurs, LangChain'de önceden bir deneyime ihtiyaç duymadan, üretken yapay zekayı çalışma akışlarına dahil etmek isteyen umut verici veri bilimcileri, analistler ve Python geliştiricileri için tasarlanmıştır. Geleneksel veri bilimi ve modern üretkeçi yapay zekâ arasındaki uçurumu kapatmak için bugün okumaya başlayın.