Yerel RAG'ın Temelleri: Kendi Belgelerinizle Sohbet Edin

Hassas bilgileri harici sunuculara göndermeden büyük dil modellerini kendi özel verilerinizle kullanmanın bir yolunu mu arıyorsunuz? Yerel Geri Çağırma Destekli Üretim (RAG) sistemi oluşturmak, belgelerinizi güvenli, aranabilir bir bilgi tabanına dönüştürmek için mükemmel bir çözümdür. Bu kurs, kişisel veya iş metin dosyalarınızı bir yapay zeka modeline bağlama sürecinde size rehberlik eder. Verilerinizi nasıl işleyeceğinizi, verimli bir şekilde depolayacağınızı ve yapay zekanın doğru, belgelere dayalı yanıtlar verebilmesi için doğru bağlamı nasıl alacağınızı anlayacaksınız. Öğrenecekleriniz: - Geri Çağırma Destekli Üretimin temel kavramlarını ve neden yapay zeka halüsinasyonlarını azalttığını anlayın. - Modern gömme modelleri için hazırlamak üzere metin belgelerinizi işleyin ve parçalayın. - Belge gömmelerinizi depolamak ve verimli bir şekilde aramak için temel bir vektör veritabanı oluşturun. - Kullanıcı sorguları için en ilgili bilgileri getiren geri çağırma işlem hatları oluşturun. - Geri alınan verileri dil modeli için biçimlendirmek üzere temel komut mühendisliği tekniklerini uygulayın. - Özel verilerinizi harici API'lerden güvende tutan güvenli, yerel bir iş akışı tasarlayın. Müfredat, pratik, yazılı alıştırmalara geçmeden önce temel yapay zeka terminolojisi ve temel RAG kavramlarıyla başlar. Verilerin ham bir belgeden nihai bir yapay zeka tarafından üretilen yanıta nasıl aktığını tam olarak gösteren adım adım kod parçacıklarını ve mimari desenleri inceleyeceksiniz. Bu kurs, yerel yapay zeka dağıtımını keşfetmek isteyen yeni başlayanlar, BT profesyonelleri ve araştırmacılar için tasarlanmıştır - önceden makine öğrenimi deneyimi gerekmez. Kendi özel belge asistanınızı bugün oluşturmaya başlayın.