RAG ile Yapay Zekayı Özel Verilere Bağlama

Kendi özel belgeleriniz veya iç bilginiz hakkında akıl yürütebilen yapay zeka uygulamaları oluşturmak mı istiyorsunuz? Büyük dil modelleri güçlüdür, ancak özel verilerinize erişimleri yoktur. Bu kurs, LLM'leri özel veri kaynaklarına bağlamanın anahtarı olan Retrieval-Augmented Generation (RAG) konusunda pratik bir temel sunmaktadır. Eksiksiz bir RAG işlem hattı oluşturmayı öğreneceksiniz; bu da size, kendi bilgileriniz temelinde doğru, bağlama duyarlı yanıtlar sağlayan, böylece yanlışlıkları ve bilgi boşluklarını etkili bir şekilde azaltan sohbet robotları ve soru-cevap sistemleri oluşturma olanağı tanır. Neler öğreneceksiniz: - Gömülmeler (embeddings), vektör depoları ve alma-üretme (retrieval-generation) iş akışı dahil olmak üzere RAG'ın temel kavramlarını anlayın. - Kendi belgelerinizi bir RAG sistemine alım için işleme ve hazırlamayı öğrenin. - Popüler Python çerçeveleri ve araçlarını kullanarak eksiksiz bir soru-cevap işlem hattı oluşturun. - Verimli anlamsal arama için metin verilerinizden vektör indeksleri oluşturma pratiği yapın. - LLM'yi sadık, bağlama dayalı yanıtlar üretmeye yönlendirmek için temel istem mühendisliği (prompt engineering) tekniklerini uygulayın. - RAG sisteminizin performansını ve doğruluğunu değerlendirmek için basit yöntemleri keşfedin. Kurs, RAG'ın temel teorisiyle başlar ve ardından uygulamalı alıştırmalarla bir sistemi oluşturma, sorgulama ve değerlendirmenin pratik adımlarında size yol gösterir. Bu kurs, LLM'lerle oluşturmaya yeni başlayan geliştiriciler ve teknoloji meraklıları için tasarlanmıştır. Yapay zeka veya makine öğrenimi konusunda önceden deneyim gerekmez, ancak temel Python programlama bilgisi önerilir. Bugün öğrenmeye başlayın ve kendi verilerinizin gücünü yapay zeka ile ortaya çıkarın.