Semantic Kernel ve MongoDB ile RAG Uygulamaları Geliştirme

Modern yapay zeka uygulamaları, hayalet yanıtları (hallucination) önlemek ve son derece alakalı yanıtlar sağlamak için büyük dil modellerini kendi tescilli verilerinizle temellendirmenizi gerektirir. Bunu başirmanın anahtarı, Artırılmış Erişimli Üretim (Retrieval-Augmented Generation) gücünden yararlanmaktır. Bu metin tabanlı kursta, Semantic Kernel ve MongoDB kullanarak sağlam RAG boru hatları (pipeline) tasarlamayı ve oluşturmayı öğreneceksiniz. Vektör gömmeleri (vector embeddings) ve anlamsal aramanın temel kavramlarıyla başlayacak, ardından bu bileşenleri uyumlu bir uygulama mimarisine entegre etmeye ilerleyeceksiniz. Ne öğreneceksiniz: Artırılmış Erişimli Üretim sistemlerinin temeldeki mimarisini anlamak; MongoDB'yi gömmeleri depolamak ve sorgulamak için yüksek performanslı bir vektör veritabanı olarak yapılandırmak; İlgili bağlamsal verileri getirmek için anlamsal arama sorguları uygulamak; Semantic Kernel düzenleme çerçevesini kullanarak dil modellerini ve veri depolarını bağlamak; Düzenleme iş akışlarınız içinde modern komut istemi mühendisliği teknikleri uygulamak; Sıfırdan eksiksiz, metin tabanlı bir RAG boru hattı oluşturma alıştırması yapmak. Kurs, vektör gömmeleri ve veritabanı indeksleme ile ilgili temel terminolojiyle başlar, ardından adım adım kod uygulamaları ve entegrasyon kalıpları konusunda size rehberlik eder. Bu kurs, vektör veritabanlarında önceden deneyim gerektirmeden RAG mimarisini sıfırdan öğrenmek isteyen arka uç geliştiriciler, yazılım mühendisleri ve yapay zeka meraklıları için tasarlanmıştır. Akıllı, veri odaklı uygulamaların potansiyelini ortaya çıkarmak için bugün okumaya başlayın.