AI ve RAG İş Akışları (Pipelines) İçin Yapılandırılmamış Veri İşleme

AI modelleri, yalnızca onlara sağladığımız veriler kadar iyidir, ancak dünya bilgisinin çoğu PDF'ler, e-postalar ve metin dosyaları gibi yapılandırılmamış formatlarda bulunur. Bu veriyi nasıl çıkaracağınızı, temizleyeceğinizi ve formatlayacağınızı bilmek, güvenilir AI sistemleri kurmanın sırrıdır. Bu yalnızca metin tabanlı kurs, doğru, bağlama duyarlı yanıtlar sağlamak için ham metni AI modellerine nasıl hazırlayacağınızı göstererek sizi belge işleme ve Retrieval-Augmented Generation (RAG) temel kavramları boyunca yönlendirir. What you'll learn: - Modern AI mimarileri için yapılandırılmamış verileri işlemenin temel prensiplerini anlayın. - Karmaşık dosyalardan temiz metin ve yapı çıkarmak için belge AI tekniklerini keşfedin. - Chunking ve embedding stratejilerinin retrieval-augmented generation kalitesini nasıl etkilediğini öğrenin. - Vector databases'in AI modelleri için anlamsal bilgiyi nasıl depoladığını ve geri aldığını keşfedin. - AI halüsinasyonlarını azaltmak ve yanıt doğruluğunu artırmak için grounding tekniklerini uygulayın. - Yazılı kavramsal alıştırmalar aracılığıyla AI uygulamaları için uçtan uca data pipelines tasarlama pratiği yapın. Anahtar terminoloji ve yapılandırılmamış verinin temel mekanikleriyle başlıyor, ardından extraction, vector storage ve RAG integration konularına adım adım geçiyoruz. Kendi projelerinize uygulayabileceğiniz pratik metin tabanlı örnekleri ve architecture patterns'ı inceleyeceksiniz. Bu kurs, daha önce machine learning deneyimi olmayan, AI'ın veri tarafını anlamak isteyen beginners, software developers ve data enthusiasts için tasarlanmıştır. Modern AI'ı güçlendiren data pipelines'ta ustalaşmak için bugün okumaya başlayın.