RAG Değerlendirme Temelleri: Ragas ile Erişim Kalitesini Ölçün

Bir Retrieval-Augmented Generation (RAG) uygulaması oluşturmak sadece ilk adımdır; uygulamanın tutarlı bir şekilde doğru ve ilgili yanıtlar vermesini sağlamak asıl zorluktur. Uygun bir değerlendirme olmadan, AI sistemleri kolayca halüsinasyon görebilir veya ilgisiz bağlamlar getirebilir, bu da kötü kullanıcı deneyimlerine yol açar. Bu metin tabanlı kurs, RAG değerlendirmesi ve modern gözlemlenebilirlik konusundaki temel kavramlarda size rehberlik eder. Erişim boru hatlarınızın performansını sistematik olarak nasıl ölçeceğinizi, hata noktalarını nasıl belirleyeceğinizi ve genel yanıt kalitesini artırmak için hedeflenmiş düzeltmeleri nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz. Neler öğreneceksiniz: - RAG temel kavramlarını, vektör veritabanlarını ve modern erişim modellerini anlayın. - Context precision, recall ve answer relevancy gibi temel metrikleri ölçmek için Ragas çerçevesini uygulayın. - LLM yürütmelerini izlemek ve boru hattı performansını etkili bir şekilde takip etmek için Langfuse entegrasyonu yapın. - Yaygın erişim hatalarını tanımlayın ve AI halüsinasyonlarını azaltmak için stratejiler uygulayın. - Üretim kalitesini iyileştirmek ve çıktıları kontrol etmek için prompt engineering temellerini uygulayın. - AI modellerinizin sürekli değerlendirilmesi için temel MLOps uygulamaları oluşturun. Materyal, pratik ve yazılı egzersizlere geçmeden önce temel terminoloji ve tanımlarla başlar. Sıfırdan sağlam değerlendirme iş akışlarının nasıl kurulacağını gösteren adım adım kod parçacıklarını ve gerçekçi senaryoları okuyacaksınız. Yeni başlayanlar ve gelecek vadeden ML mühendisleri için tasarlanan bu kurs, değerlendirme çerçeveleri konusunda önceden deneyim gerektirmez; bu da onu temel programlama kavramlarına aşina olan herkes için erişilebilir kılar. AI uygulamalarınızın güvenilir ve yüksek kaliteli sonuçlar vermesini sağlamak için bugün okumaya başlayın.