RAG ve Vektör Veritabanları ile Üretici AI Uygulamaları Yapmak

Standart büyük dil modelleri genellikle özel veya gerçek zamanlı verilere erişimden yoksundur, bu da belirli iş ihtiyaçları için yararlılıklarını sınırlar. Üretici yapay zekayı Geri Alma-Genişletilmiş Nesil (RAG) ile birleştirerek, LLM'leri kendi özel verilerinize yerleştirerek doğru, bağlam bilinçli yanıtlar verebilirsiniz. Bu ders, RAG mimarilerinin sıfırdan tasarlanması ve uygulanması sürecinde size rehberlik edecek. Verilerinizi nasıl hazırlayacağınızı, onları vektör veritabanlarında nasıl depolayacağınızın, ilgili bilgileri nasıl alacağınızın ve daha akıllı uygulamalar oluşturmak için bunları nasıl üretken modellere aktaracağınızın yollarını öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Yaratıcı yapay zekanın temel kavramlarını, gömülmeleri ve geri alma-arttırılmış nesli anlayın. - Yüksek boyutlu verileri verimli bir şekilde depolamak ve geri almak için vektör veritabanlarını yapılandır ve sorgula. - Dil modellerinin elde edilen bağlamı nasıl kullandığını optimize etmek için hızlı mühendislik teknikleri uygulayın. - Modern Python kuralları ve çerçeve desenlerini kullanarak temiz, modüler RAG boru hatları oluşturun. - Sisteminizin yanıtlarının doğruluğunu ve uygunluğunu ölçmek için değerlendirme tekniklerini uygulayın. Temel terminoloji ve çekirdek yapay zeka kavramlarıyla başlayan kurs, pratik, adım adım yazılı kılavuzlara ve kod parçalarına geçiş yapar. Tam işlevsel bir RAG sistemini birleştirmek için veri alımı, vektör indeksleme ve boru hattı orkestrasyonunu keşfedeceksiniz. Bu kurs, özelleştirilmiş AI uygulamaları oluşturmak isteyen umut verici AI geliştiriciler, yazılım mühendisleri ve teknoloji meraklıları için tasarlanmıştır; üretici AI veya vektör veritabanları ile önceden bir deneyim gerekmez. Kendi akıllı, veri odaklı yapay zeka sistemlerinizi inşa etmeye başlamak için bugün okumaya başlayın.