LlamaIndex ve RAG: Özel Yapay Zeka Arama Uygulamaları Yapıyorsunuz

Büyük dil modelleri güçlü, ama özel verilerinize erişimleri yok. Geri Alma-Genişletilmiş Nesil (RAG) bu boşluğu doldurur ve LlamaIndex veri kaynaklarınızı LLM'lere bağlamak için önde gelen çerçevedir. Bu metin tabanlı kurs, temel AI kavramlarından işlevsel RAG boru hatlarının kurulmasına kadar sizi yönlendirir. Akıllı arama ve sohbet uygulamaları oluşturmak için verilerinizi nasıl alacağınızı, indeksleyeceğinizi ve sorgulayacağınızı anlayacaksınız. Ne öğreneceksiniz: 1. Geri Alma-Genişletilmiş Nesil (RAG) ve vektör gömülülerin temel ilkelerini anlayın. 2. LlamaIndex bağlantı noktaları kullanarak çeşitli veri kaynaklarını al ve analiz et. 3. Modern vektör veritabanlarında belge gömmelerini indeksle ve depola. 4. Gelişmiş geri alma stratejileri ve sonrasında işleme kullanarak verileri verimli bir şekilde sorgulayın. 5. RAG boru hattının performansını doğruluk için değerlendirin ve iyileştirin. 6. LLM'leri güvenli bir şekilde entegre ederek bağlam bilinci ve kesin yanıtlar oluşturun. Temel terminoloji ve veri kavramlarıyla başlayacaksınız ve ardından pratik boru hattı konfigürasyonuna geçeceksiniz. Müfredat veri tüketimi ve indekslemeden ileri sorgulama ve değerlendirme tekniklerine mantıklı bir şekilde akmaktadır. Bu kurs, özel veri bağlantılı uygulamalar oluşturmak isteyen yazılım geliştiriciler, veri tutkunları ve AI yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Python ile temel bir tanıdıklık tavsiye edilir, ancak önceden AI deneyimi gerekmez. LlamaIndex ile özel verilerinizin potansiyelini açmak için bugün okumaya başlayın.