LangChain ile RAG Uygulama Geliştirme

Yaratıcı yapay zeka bilgiyle etkileşim şeklimizi değiştiriyor, ancak büyük dil modelleri doğru, bağlam bilinçli yanıtlar sağlamak için dış verilere erişime ihtiyaç duyuyor. Geri Alma-Genişletilmiş Nesil (RAG), bu kısıtlamayı çözmek için endüstri standardı mimarisi. Bu sadece metin dersinde, LangChain çerçevesini kullanarak RAG uygulamalarını nasıl tasarlayacağınızı, inşa edeceğinizi ve optimize edeceğiniz, ham belgeler ve akıllı sohbet ajanları arasındaki boşluğu dolduracağınız öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - RAG, vektör gömülü ve anlamsal arama temel kavramlarını anlamak - LangChain belge yükleyicilerini kullanarak çeşitli belge kaynaklarını yükleyin, parçalayın ve işleyin - İlgili bağlamı verimli bir şekilde almak için vektör veritabanlarını yapılandır ve sorgula - Geri yüklenen verileri kullanarak dil modellerini yönlendiren etkili çağrı şablonları tasarlayın - Hafıza ve durum yönetimi ile sondan sona kadar sohbet geri alma zincirleri oluştur. - RAG sisteminin doğruluğunu ölçmek ve geliştirmek için modern değerlendirme teknikleri uygulayın Pratik metin tabanlı uygulamaya geçmeden önce, üretken yapay zeka ve belge işlemesinin temel terminolojisiyle başlayacaksınız. Açıklayıcı açıklamaları okuyacak, kod parçalarını analiz edecek ve adım adım tam işlevsel geri alma boru hatları inşa edeceksiniz. Bu kurs yazılım geliştiricileri, veri tutkunları ve yapay zeka mühendisliği dünyasına girmek isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. LangChain veya AI modelleri ile önceden tecrübe gerekmez, ancak Python'un temel anlayışı yararlıdır. Konuşma-bilinçli üretken yapay zeka uygulamalarının gücünü açmak için bugün okumaya başlayın.