Yapay Zeka Uygulamaları için Geri Getirimle Artırılmış Üretim (RAG)

Eğitim verilerinin ötesinde belirli, güncel bilgilere erişebilen ve bunları kullanabilen daha doğru ve güvenilir AI uygulamaları oluşturmak mı istiyorsunuz? Bu kurs, harici bilgi kaynaklarını entegre ederek kesin, bağlamsal olarak alakalı yanıtlar sağlayan AI sistemleri tasarlamanızı ve uygulamanızı sağlayacak olan Retrieval-Augmented Generation (RAG) temel prensipleri boyunca size rehberlik edecektir. Retrieval-Augmented Generation'ın temel kavramlarını ve modern AI'daki rolünü öğrenin. Optimum geri getirim performansı için metin verilerini etkili bir şekilde nasıl parçalara ayıracağınızı (chunk) ve gömeceğinizi (embed) anlayın. Vektör veritabanı entegrasyonu dahil olmak üzere çeşitli geri getirim tekniklerini ve stratejilerini keşfedin. RAG iş akışlarında prompt engineering ve bağlamsallaştırma yöntemlerini uygulayın. RAG sistemlerindeki yaygın zorlukları ve hata modlarını, hafifletme stratejileriyle birlikte belirleyin. RAG sistem performansını değerlendirme ve doğruluk ve alaka düzeyi için bileşenleri optimize etme pratiği yapın. Kurs, RAG uygulamasının kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlayarak, temel tanımlardan ve mimariden veri hazırlama, geri getirim stratejileri ve sistem değerlendirmesine yönelik pratik hususlara doğru ilerlemektedir. Bu kurs, artificial intelligence, large language models ve akıllı uygulamalar oluşturmakla ilgilenen, RAG konusunda önceden deneyimi olmayan yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. RAG'de uzmanlaşma yolculuğunuza başlayın ve AI projelerinizin tüm potansiyelini ortaya çıkarın.