Llevaba meses leyendo artículos sueltos sobre RAG sin lograr conectar los conceptos, y este curso por fin los ordenó todos en mi cabeza. Empiezan explicando qué es Retrieval-Augmented Generation desde cero, para luego entrar en context engineering, es decir, cómo decidir qué fragmentos de información realmente le sirven al modelo y cuáles solo añaden ruido. La parte sobre reranking me pareció la más valiosa, porque muestra con ejemplos claros cómo reordenar los resultados de una búsqueda antes de pasarlos al modelo mejora muchísimo la calidad de las respuestas. El instructor explica todo con calma, sin dar cosas por sentado, y cada concepto viene acompañado de un ejemplo práctico que se puede reproducir. Terminé el curso con un pipeline de RAG funcional y, más importante, entendiendo por qué cada pieza está ahí.
RAG'in Temelleri: Context Engineering ve Reranking
Doğru AI uygulamaları oluşturmak ve halüsinasyonları azaltmak için Retrieval-Augmented Generation, context engineering ve reranking temellerini anlayın.
-
💬
Yapay zekâ eğitmeni
Herhangi bir ders hakkında soru sor, istediğin an anında net bir yanıt al. -
🕐
İstediğin zaman başla
Program ya da son tarih yok — kendi hızında, istediğin zaman öğren. -
🌐
Türkçe
Dersler, görevler ve sertifika — hepsi tamamen kendi dilinde.
Bu kurs hakkında
Ne elde edeceksin
-
📜
Tamamlama sertifikası
LinkedIn profilinize ekleyin -
💬
Kişisel AI öğretmeni
Bir kursta takıldın mı? Yerleşik öğretmenine istediğin zaman her şeyi sorabilirsin. -
♾️
Ömür boyu erişim
İstediğin zaman dön, son kullanma tarihi yok -
📱
Telefon veya bilgisayar
Her yerde, her cihazda -
💸
14 gün iade
Sorgusuz -
⚡
Kısa ve odaklı
2 sa 48 dk pratik içerik
Yorumlar (9)
Ce cours couvre bien les bases du RAG, en particulier la partie sur le context engineering où l'on apprend à choisir intelligemment quels morceaux de texte envoyer au modèle plutôt que de tout lui donner en vrac. La section sur le reranking est celle qui m'a le plus servi, avec des exemples concrets de comment reclasser les résultats de recherche pour améliorer la pertinence des réponses générées. Le rythme est agréable et progressif, on ne se sent jamais perdu même sans grande expérience préalable en recherche d'information. Mon seul regret, c'est que certains exercices pratiques auraient mérité un peu plus de temps d'explication avant qu'on nous laisse les faire seul. Globalement une bonne base solide pour continuer à approfondir le sujet par soi-même.
Sempre tive dificuldade em entender reranking de verdade, e esse curso finalmente deixou claro por que reordenar os resultados antes de enviar ao modelo faz tanta diferença na qualidade das respostas. A explicação sobre context engineering também é muito boa, mostrando como escolher os trechos certos em vez de simplesmente jogar tudo no prompt. Recomendo bastante para quem está começando a construir sistemas de RAG do zero.
A parte de reranking ajudou bastante a reduzir respostas inventadas; queria mais exemplos, mas valeu muito.
Solide Einführung in RAG und Context Engineering, auch wenn der Abschnitt zum Reranking gerne etwas ausführlicher hätte sein können.
Gostei bastante da forma como o curso apresenta os fundamentos de RAG antes de entrar em context engineering e reranking, sem pular etapas. As explicações sobre como escolher os chunks certos para o contexto são bem práticas e fáceis de acompanhar. Só achei que a parte de reranking poderia ter mais exemplos comparando diferentes abordagens.
Ottima introduzione ai concetti base del RAG, spiegati con un linguaggio semplice anche per chi non ha esperienza precedente. La parte su context engineering mi ha aperto gli occhi su quanto conti selezionare bene i chunk prima di mandarli al modello. L'unico punto debole è che il reranking viene trattato un po' velocemente rispetto al resto del corso.
Explicación de RAG muy clara y práctica.
রির্যাঙ্কিং আর কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং কীভাবে হ্যালুসিনেশন কমায়, সেটা এই কোর্সে দারুণভাবে বুঝলাম। উদাহরণগুলো হাতেকলমে করা যায়, তাই RAG নিয়ে আমার ভিত্তিটা এখন অনেক শক্ত।
Diğer öğrenciler şunları da aldı
Dövme Sanatçıları için Generative AI: Tasarım ve Yerleştirme
AI Voice Cloning: Kişisel Dijital Sesinizi Oluşturun
ESL Öğretmenleri için AI: Dersler, Metinler ve Testler
LLMOps Temelleri: LLM'leri Dağıtma, Versiyonlama ve İzleme
Sık sorulanlar
Bu kursu almak için neye ihtiyacım var? +
Sadece internetli bir telefon veya bilgisayar yeterli. Kurulum yok, özel donanım yok.
Nasıl ödeme yapabilirim? +
Stripe üzerinden kartla. Kart bilgilerini saklamıyoruz — Stripe güvenli şekilde işliyor.
Para iadesi alabilir miyim? +
Evet — 14 gün içinde tam iade, sorgusuz.
Erişimim ne kadar sürer? +
Sonsuza dek. Bir kez satın aldığında, kurs senindir — istediğin zaman dönebilirsin.
Sertifika alacak mıyım? +
Evet. Tamamladığında, LinkedIn profiline ekleyebileceğin bir sertifika alırsın.