RAG ve Agentic AI Sistemlerinin Temelleri

Yapay zeka basit sohbet arayüzlerinin ötesine geçerken, gerçek zamanlı verilere erişim ve karmaşık görevleri bağımsız olarak gerçekleştirebilen sistemlere olan talep de hızla artıyor. Bu akıllı sistemleri nasıl inşa edeceğinizi anlamak, yapay zekanın bir sonraki neslini açmanın anahtarı. Bu derste, temel talimatları yazmaktan karmaşık Geri Alma-Artırılmış Nesil (RAG) sistemleri ve özerk yapay zeka ajanlarını tasarlamaya geçiş yapacaksınız. Büyük dil modellerini dış veritabanlarına bağlamak ve planlayabilecek, düşünebilecek ve hareket edebilecek çalışma akışlarını oluşturmak için sağlam kavramsal bir temel ve pratik bilgi kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: - RAG sistemlerinin çekirdek mimarisini ve ortak LLM sınırlamalarını nasıl çözdüklerini anlayın. - Vektör veritabanlarını saklamak, indekslemek ve anlamsal bilgileri verimli bir şekilde almak için ayarlayın. - LLM'leri mantık ve karar verme görevlerinde yönlendirmek için hızlı mühendislik paternlerini uygulayın. - Araçları kullanabilen ve çoklu adımlı iş akışlarını yürütebilen özerk yapay zeka ajanları tasarlamak. - Yapay zeka sistemlerinin doğruluğu ve güvenliğini ölçmek için değerlendirme stratejileri uygulayın. Kurs, RAG boru hatları ve çoklu ajan sistemlerinin adım adım kod uygulamalarına geçmeden önce, anlamsal arama, gömme ve ajansal mantığın temel tanımlarıyla başlar. Detaylı açıklamaları okuyacak ve becerilerinizi kademeli olarak inşa etmek için tasarlanmış pratik kod parçalarını analiz edeceksiniz. Bu kurs, önceden gerekli olmayan yapay zeka mühendisliği deneyimi olmadan modern yapay zekâ desenlerini sıfırdan öğrenmek isteyen umut verici yapay zekaya sahip geliştiriciler, yazılım mühendisleri ve teknoloji meraklıları için tasarlanmıştır. Akıllı, veri bilinçli yapay zeka sistemleri inşa etmeye başlamak için bugün okumaya başlayın.