Uygulamada Retrieval-Augmented Generation (RAG) Sistemleri

Büyük Dil Modelleri inanılmaz derecede güçlüdür, ancak genellikle halüsinasyon ve güncel olmayan bilgilerle mücadele ederler. Retrieval-Augmented Generation (RAG), modelleri gerçek zamanlı, harici veri kaynaklarına bağlayarak bu sorunu çözer. Bu metin tabanlı kurs, RAG işlem hatlarının temel kavramları ve adım adım uygulaması boyunca size rehberlik eder. Temel dil modeli sınırlamalarını anlamaktan, doğru, bağlama duyarlı yanıtlar oluşturmak için özel belgeleri alan, işleyen ve entegre eden temiz, yapılandırılmış kod yazmaya geçiş yapacaksınız. Bu kursta şunları yapacaksınız: 1. Retrieval-Augmented Generation'ın temel mimarisini ve ince ayardan (fine-tuning) nasıl farklılaştığını anlayın. 2. Ham metin belgelerini embedding modelleri için hazırlamak üzere verimli bir şekilde işleyin ve parçalara (chunk) ayırın. 3. İlgili verileri depolamak, indekslemek ve almak için vektör veritabanlarını yapılandırın. 4. Alınan bağlamı kullanarak dil modellerine rehberlik etmek için prompt engineering desenlerini uygulayın. 5. Alma alaka düzeyini (retrieval relevance) ve üretim kalitesini ölçmek için temel değerlendirme stratejilerini uygulayın. Belge alımı (ingestion), depolama, alma (retrieval) ve yanıt oluşturma için adım adım kodlama desenlerine geçmeden önce temel terminoloji ve yapısal kavramlarla başlayacaksınız. Yapay zeka uygulamaları oluşturmaya istekli yazılım geliştiricileri, veri meraklıları ve teknik acemiler için tasarlanan bu kurs, temel Python aşinalığının ötesinde önceden yapay zeka deneyimi gerektirmez. Daha akıllı, verilere bağlı yapay zeka uygulamaları oluşturmak için bugün okumaya başlayın.