ClickHouse for AI: LLMs ve Streamlit ile RAG Uygulamaları Yapma

Modern yapay zeka uygulamaları, vektör gömülü verilerin yanı sıra büyük miktarda analitik veriyi yönetebilen veritabanları gerektirir. Bu metin tabanlı kurs, Geri Alma-Artırılmış Nesil (RAG) ve LLM-güçlendirilmiş çözümler için omurga olarak ClickHouse'u kullanmak için size rehberlik eder. Pratik örnekleri okuyarak ve çalıştırarak, tam işlevli bir yapay zeka uygulaması oluşturacaksınız. Veriler almanın, gömülü verilerin oluşturulması ve depolanması, ClickHouse içinde verimli bir şekilde sorgulamanın ve her şeyi kullanıcı dostu Streamlit web arayüzüne bağlamanın nasıl yapılacağını öğreneceksiniz. Ne öğreneceksiniz: - ClickHouse mimarisini, çekirdek terminolojisini ve temel masa motorlarını anlayın. - Clickhouse'u vektör arama için konfigüre edin ve yüksek boyutlu gömülmeleri depolayın ve geri alın. - Geri alma-arttırılmış nesilleri gerçekleştirmek için büyük dil modellerini birleştirin. - Streamlit kullanarak interaktif, veri odaklı web arayüzleri oluşturun. - Analitik sorguları yapay zeka yetenekleriyle birleştiren verimli veri boru hatları tasarlayın. - Hız ve maliyet verimliliği için arama sorgularını optimizasyonlayın Kurs, vektör arama mekanikleri, LLM entegrasyon paternleri ve arayüz geliştirmelerine dalmadan önce temel veritabanı kavramlarıyla başlar. Bu kitap, önceden ClickHouse deneyimi gerektirmeden becerilerini yapay zeka mühendisliğine genişletmek isteyen yeni başlayanlar, veri analistler ve yazılım mühendisleri için tasarlanmıştır. Okumaya bugün başlayın ve ilk veritabanı destekli yapay zekâ uygulamanızı oluşturun.