Retrieval-Augmented Generation (RAG) Sistemleri Oluşturma

Standart dil modelleri genellikle güncel olmayan bilgilerle mücadele eder veya özel verilere erişemez. Retrieval-Augmented Generation (RAG), üretken yapay zekayı güvenilir, harici bilgi tabanlarına bağlayarak bunu çözer. Bu metin tabanlı kurs, RAG sistemlerinin temel kavramları ve pratik iş akışları boyunca size rehberlik eder. Metin verilerini nasıl hazırlayacağınızı, vektör gömmelerini nasıl oluşturacağınızı, bunları vektör veritabanlarında nasıl saklayacağınızı ve doğru, halüsinasyonsuz yapay zeka yanıtları üretmek için en alakalı bağlamı nasıl alacağınızı öğreneceksiniz. Öğrenecekleriniz: - RAG sistemlerinin temel mimarisini ve almanın LLM doğruluğunu nasıl iyileştirdiğini anlayın - Anlamsal arama performansını optimize etmek için metin belgelerini parçalayın ve ön işleyin - Modern gömme modellerini kullanarak yüksek kaliteli vektör gömmeleri oluşturun - Yüksek boyutlu verileri verimli bir şekilde depolamak, indekslemek ve sorgulamak için vektör veritabanlarını yapılandırın - Alınan bağlamı dil modeli sorgularına enjekte eden etkili komut şablonları tasarlayın - Temel alım metriklerini ve modern değerlendirme kalıplarını kullanarak RAG performansını değerlendirin ve optimize edin. Kurs, anlamsal arama ve vektör uzayının temel kavramlarıyla başlar, ardından belge alımı, indeksleme ve oluşturma işlem hatlarının adım adım yazılı uygulamalarına geçer. Bu kurs, vektör veritabanlarında önceden deneyim gerektirmeyen, ancak temel Python bilgisine sahip, pratik yapay zeka uygulamaları oluşturmak isteyen yazılım geliştiriciler, veri meraklıları ve yapay zeka yeni başlayanları için tasarlanmıştır. Daha akıllı, veriye dayalı yapay zeka sistemleri oluşturmak için bugün okumaya başlayın.