LangChain-Chatchat: Akıllı Bilgi Tabanları Oluşturma

Günümüzdeki kuruluşlar, hassas bilgileri riske atmadan özel verileri üzerinde büyük dil modellerinden yararlanmak zorundadır. Bu kurs sizi, güvenli, çevrimdışı öncelikli retrieval-augmented generation (RAG) uygulamaları oluşturmak üzere tasarlanmış güçlü bir açık kaynak çerçevesi olan LangChain-Chatchat ile tanıştırıyor. Yapılandırılmamış belgeleri, açık kaynak LLM'lerle sorunsuz çalışan akıllı, aranabilir bir bilgi deposuna nasıl dönüştüreceğinizi öğreneceksiniz. Bu kursu tamamlayarak, kendi bilgi tabanı sisteminizi nasıl yapılandıracağınızı, optimize edeceğinizi ve özelleştireceğinizi anlayacaksınız. Şunları yapmayı öğreneceksiniz: * LangChain-Chatchat çerçevesinin temel mimarisini anlamak * Yerel vektör veritabanlarını yapılandırmak ve belge gömülerini (embeddings) güvenli bir şekilde yönetmek * Hassas belge parçalama (chunking) ve meta veri filtreleme stratejilerini uygulamak * Açık kaynaklı yerel LLM'leri özel bilgi tabanınıza bağlamak * Cevap doğruluğunu artırmak için gelişmiş retrieval-augmented generation (RAG) tekniklerini uygulamak * Karmaşık kurumsal belgeler için arama performansını gidermek ve optimize etmek Temel terminoloji ve vektör arama, gömme modelleri (embedding models) ve RAG mimarilerinin temel kavramlarıyla başlayacağız. Buradan itibaren, bilgi tabanınızı adım adım nasıl yapılandıracağınızı, özelleştireceğinizi ve sürdüreceğinizi açıklayan yapılandırılmış metin tabanlı kılavuzlarda ilerleyeceksiniz. Bu kurs, LangChain-Chatchat'a yeni başlayan ve güvenli, özel bilgi erişim sistemleri kurmak isteyen yazılım geliştiriciler, sistem mimarları ve yapay zeka meraklıları için tasarlanmıştır. Vektör veritabanları konusunda önceden deneyim gerekmemektedir. İlk güvenli, yerel yapay zeka bilgi tabanınızı oluşturmak için bugün okumaya başlayın.