LangChain Temelleri: Geri Getirme Destekli Üretim (RAG) Uygulamaları Oluşturma

Özel, güncel veya tescilli verilere dayanan yapay zeka uygulamaları oluşturmanız mı gerekiyor? Geri Getirme Destekli Üretim (RAG), LLM'leri temellendirmek ve doğru, bağlama özgü yanıtlar sağlamak için temel bir desendir. Bu kurs, RAG mimarisinin temel, metin tabanlı bir anlayışını ve bunu LangChain kullanarak nasıl uygulayacağınızı sunar. Temel LLM etkileşimlerinden, ilgili belgeleri alan, bunları işleyen ve yüksek kaliteli, doğrulanabilir yanıtlar üreten karmaşık zincirler oluşturmaya geçeceksiniz, bu da gelişmiş yapay zeka ajanları geliştirmenin zeminini hazırlayacaktır. Öğrenecekleriniz: * Belge yükleme, parçalama (chunking), gömülmeler (embeddings) ve vektör depoları dahil olmak üzere RAG'ın temel kavramlarını anlayın. * Karmaşık iş akışlarını yapılandırmak için LangChain bileşenlerini (Chains, Prompts, Models, Retrievers) kullanma pratiği yapın. * Çeşitli veri kaynaklarını (yükleyiciler) yapılandırın ve etkili geri getirme için belge ön işlemeyi optimize edin. * Alınan bağlamı etkili bir şekilde kullanarak LLM'ye rehberlik etmek için istem mühendisliği (prompt engineering) tekniklerini uygulayın. * Özel belgelere dayalı soruları yanıtlayabilen eksiksiz, uçtan uca bir RAG uygulaması oluşturun ve test edin. Kurs, LLM sınırlamalarının ve RAG ihtiyacının tanımlanmasıyla başlar ve Python ve LangChain çerçevesini kullanarak uygulamalı alıştırmalara hızla geçer. Sağlam veri etkileşimi için vektör veritabanları kurmayı ve verimli zincirler tasarlamayı ele alıyoruz. Bu kurs, özel verileri büyük dil modellerine entegre etmek isteyen başlangıç düzeyindeki geliştiriciler ve veri bilimcileri için tasarlanmıştır. LangChain veya vektör veritabanları hakkında önceden deneyim gerekmez, yalnızca Python programlamada temel yeterlilik gereklidir. Bağlama duyarlı yapay zeka uygulamaları oluşturmak için gereken tekniklerde ustalaşmaya bugün başlayın.