LLM, RAG ve Bilgi Grafikleri ile Yapay Zeka Ajanları Yapmak

Yapay zeka geliştikçe, statik dil modelleri karmaşık, gerçek dünya problemlerini çözmek için yeterli değildir. Gerçekten akıllı sistemler inşa etmek için, Büyük Dil Modelleri (LLM) mantık gücünü dinamik dış veri kaynaklarıyla birleştirmeniz gerekiyor. Bu kurs, temel yapay zeka kavramlarından, bilgiyi geri alabilen, yapısal bilgiyi mantıksal hale getirebilen ve özerk eylemler yapabilen ajan sistemlerinin tasarımına kadar sizi yönlendirir. Model halüsinasyonlarını ortadan kaldırmak ve kesin, bağlam zengini cevaplar vermek için Geri Alma-Genişletilmiş Nesil (RAG) ve Bilgi Grafiklerini nasıl birleştireceğinizi öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - LLM'lerin temel terminolojisini, vektör aramalarını ve agentik çalışma akışlarını anlayın - Modelleri dış metin veritabanlarına bağlamak için Geri Alma-Genişletilmiş Nesil (RAG) uygula - Daha derin yapay zeka mantığı için karmaşık, yapısal ilişkileri temsil etmek için Bilgi Grafikleri tasarla - Çok adımlı görevleri çözmek için araç çağrısı ve fonksiyon yürütmesini kullanan AI ajanlarını ayarlayın - Ajan davranışlarını ve karar vermeyi yönlendirmek için hızlı mühendislik paternleri uygulayın - Hem vektör veritabanlarının hem de grafik veritabanının güçlü yönlerini birleştiren melez mimariler inşa etmeyi pratik edin Kesin temellerle başlayacak, üretken yapay zeka ve grafik yapılarının temel tanımlarını öğreneceksiniz, sonra da yazılı kod tabanlı ajan orkestrasyonu ve geri alma boru hatları örneklerine ilerleyeceksiniz. Bu kurs, yapay zeka ajanlarına yeni başlayan ve gelişmiş makine öğrenimi ön koşullarına ihtiyaç duymadan net, adım adım bir giriş isteyen yazılım geliştiriciler, veri meraklıları ve teknoloji profesyonelleri için tasarlanmıştır. Kendi akıllı, veri odaklı yapay zeka ajanlarınızı oluşturmak için bugün okumaya başlayın.