Ölçeklenebilir Geri Getirim Artırılmış Üretim (RAG) Sistemleri Tasarlama

Üretken yapay zeka uygulamaları büyüdükçe, standart dil modelleri genellikle güncel olmayan bilgiler ve halüsinasyonlarla mücadele eder. Geri Getirim Artırılmış Üretim (RAG), modelleri harici veri kaynaklarına bağlayarak bu sorunu çözer, ancak bu sistemleri gerçek zamanlı üretim için ölçeklendirmek dikkatli mimari planlama gerektirir. Bu kurs, ölçeklenebilir, güvenilir ve yüksek performanslı RAG sistemleri oluşturmanın temel ilkeleri konusunda size rehberlik eder. Temel geri getirim kavramlarını anlamaktan, büyük veri kümelerini ve eşzamanlı kullanıcı sorgularını yönetebilen sağlam mimariler tasarlamaya geçiş yapacaksınız. Neler öğreneceksiniz: Belge alımı (ingestion), gömme (embedding) oluşturma ve istem (prompt) oluşturma dahil olmak üzere RAG'ın temel bileşenlerini anlayın; Yüksek hızlı geri getirim için vektör veritabanlarını ve indeksleme stratejilerini karşılaştırın ve yapılandırın; Kaynak tahmini, önbellekleme (caching) ve sorgu yük dengelemesini yöneten ölçeklenebilir sistem mimarileri tasarlayın; Doğruluğu artırmak için hybrid search, query rewriting ve reranking gibi modern geri getirim desenlerini uygulayın; Üretim RAG işlem hatları için temel monitoring, değerlendirme metrikleri ve observability uygulamalarını hayata geçirin. Sistem mimarisi desenlerine, veri hattı tasarımlarına ve optimizasyon stratejilerine geçmeden önce temel terminoloji ve tanımlarla başlayacaksınız. Materyal, kendi hızınızda okuyabileceğiniz ve uygulayabileceğiniz net, yapılandırılmış metin ve pratik tasarım senaryoları aracılığıyla sunulmaktadır. Bu kurs, üretime hazır yapay zeka uygulamaları oluşturmak isteyen yazılım mühendisleri, sistem mimarları ve teknik başlangıç seviyesindeki kişiler için tasarlanmıştır. Sistem tasarımı veya makine öğrenimi operasyonları konusunda önceden deneyim gerekmemektedir. Modern, ölçeklenebilir yapay zeka sistemlerinin arkasındaki mimari desenlerde ustalaşmak için okumaya bugün başlayın.