Üretici Yapay Zeka Mühendisliği: LLM, RAG ve Agentic Sistemleri Yapmak

Yaratıcı yapay zeka basit talimatlardan, özerk uygulamaları güçlendiren karmaşık mühendislik boru hatlarına doğru kayıyor. Büyük dil modellerini gerçek dünya verilerine ve dış araçlara nasıl bağlayacaklarını anlamak, modern geliştiriciler için artık temel bir beceridir. Bu kapsamlı yazılı rehberde, karmaşık yapay zeka çalışma akışlarını nasıl tasarlayacağınız, inşa edeceğiniz ve orkestralayacağınızı anlayan becerikli bir yapay zekâ pratisyenine geçiş yapacaksınız. Modern geri alma sistemleri ve çoklu ajan kurulumlarının arkasındaki mekanikleri öğreneceksiniz, bu da size mantıklı, planlayıcı ve görevleri gerçekleştirebilen uygulamalar inşa etme olanağı sağlayacaktır. Ne öğreneceksin: - Temel LLM kavramlarını, hızlı mühendislik temellerini ve temel terminolojiyi anlayın. - Özel vektör veritabanlarıyla modelleri birleştirmek için Geri Alma-Genişletilmiş Nesil (RAG) sistemleri tasarla. - LangChain ve LangGraph kullanarak orkestrasyonlar ve yapısal iş akışlarını oluşturun. - Karmaşık, çok adımlı sorunları çözmek için işbirliği yapan çoklu ajan sistemlerini ayarla. - AI modellerini dış araçlar ve veri kaynaklarıyla sorunsuz bir şekilde entegre etmek için Model Kontekst Protokolü (MCP) uygulayın. - Modeller için özel alan görevleri için modelleri uyarlamak için model ince ayarlama temellerini keşfedin. Kurs temel kavramlar ve terminoloji ile başlar ve daha sonra vektör veritabanları, agentic çerçeveleri ve gelişmiş araç entegrasyonları boyunca adım adım yönlendirir. AI mimarisinin pratik anlayışını oluşturmak için tasarlanmış açıklayıcı açıklamaları okuyup kod parçalarını analiz edeceksiniz. Bu kurs, yapay zeka mühendisliğine yeni başlayan ve önceden makine öğrenimi deneyimi gerektirmeyen sağlam, kavramsal ve pratik bir temel isteyen yazılım geliştiricileri, teknik ürün yöneticileri ve teknoloji meraklıları için tasarlanmıştır. İlk nesil akıllı ajan sistemlerinizi inşa etmek için bugün okumaya başlayın.