RAG Uygulamaları için Vektör Veritabanlarına Giriş

Modern yapay zeka uygulamaları sadece anahtar kelime eşleştirmesinden daha fazlasını gerektirir; veri bağlamının derin bir anlayışına ihtiyaç duyarlar.Bu kurs, günümüzün en gelişmiş Geri Alma-Artırılmış Nesil (RAG) ve tavsiye sistemlerinin arkasındaki motor olan vektör veritabanlarına kapsamlı bir giriş sağlar. Temel veri yapılarını anlamaktan büyük dil modellerini güçlendiren karmaşık arama mantığını uygulamaya geçiş yapacaksınız. Bilgiyi matematiksel vektörler olarak nasıl temsil edeceğinizi öğrenerek, ilgili bilgileri yüksek hassasiyet ve hızla geri alabileceksiniz. - İlişkisel veritabanları ve vektör tabanlı depolama sistemleri arasındaki temel farkları anlamak. - Gömülü modellerin yapısız metni arama yapılabilen yüksek boyutlu vektörlere nasıl dönüştürdüğünü öğrenin. - Kosinüs benzerlik ve Öklit uzaklığı gibi uzaklık metriklerini kullanarak benzerlik arama tekniklerini uygulayın. - Vektör koleksiyonlarını depolamak ve yönetmek için Chroma DB'yi ayarlayın ve yönetin. - Dış verileri yapay zeka modellerine bağlamak için Geri Alma-Genişletilmiş Nesil (RAG) desenlerini uygulayın. - Optimize edilmiş sorgu performansı için modern indeksleme stratejileri ve meta veri filtrelemesini keşfedin. Kurs, pratik veritabanı operasyonları ve RAG mimarisine geçmeden önce temel terminoloji ve vektörlerin matematiksel temelleriyle başlar. Modern AI veri yığınını anlamanıza yardımcı olmak için tasarlanmış yazılı açıklamalar ve kod tabanlı egzersizlerle uğraşacaksınız. Bu kurs, modern arama altyapısını anlamak isteyen yeni başlayanlar ve umut veren AI geliştiriciler için tasarlanmıştır; vektör veritabanları veya makine öğrenimi ile önceden bir deneyim gerekli değildir. Yüksek boyutlu veri ve yapay zeka geri kazanımı dünyasına yolculuğunuza başlayın.