RAG ve LangChain ile Yaratıcı AI Uygulama Geliştirme

Büyük dil modelleri inanılmaz derecede güçlü, ancak gerçek dünyadaki verilerinize erişimleri yok.Bu boşluğu kapatmak için, modern geliştiriciler, bağlam bilinçli yapay zeka uygulamaları oluşturmak için Geri Alma-Genişletilmiş Nesil (RAG) kullanıyor. Bu metin tabanlı kursta, temelden özel RAG uygulamalarını nasıl tasarlayacağınızı, inşa edeceğinizi ve dağıtacağınızı öğreneceksiniz. LangChain'in veri alımı, vektör depolama ve hızlı orkestrasyonu koordine ederek son derece doğru, veri odaklı yapay zeka yanıtları üretme yöntemini derinlemesine anlayacaksınız. Ne öğreneceksin: - Geri Alma-Artırılmış Nesil (RAG) temel mimarisini ve büyük dil modellerini nasıl geliştirdiğini anlayın. - Modern LangChain belge yükleyiciler ve metin-parçalama stratejileri kullanarak çeşitli belge formatlarını yükleyin ve işleyin. - Vektör gömülmeleri oluşturun ve verimli anlamsal arama için onları vektör veritabanlarında depolayın. - Modern LangChain orkestrasyon paternlerini kullanarak sağlam uyarı oluşturun ve sohbet bağlamını yönetin. - Kendi özel veri kümelerinizi kullanarak sorulara doğru cevap veren tam üretken yapay zeka uygulamaları oluşturun. Kurs temel AI ve RAG kavramlarıyla başlar ve daha sonra belge alımı, vektör veritabanı entegrasyonu ve son uygulama inşası boyunca adım adım yönlendirir. Açık açıklamaları okuyacak ve becerilerinizi kademeli olarak geliştirmek için tasarlanmış pratik kod parçalarını gözden geçireceksiniz. Bu kurs, ilk veri bağlantılı yapay zeka uygulamalarını kurmak isteyen yeni başlayanlar, geliştiriciler ve teknoloji meraklıları için tasarlanmıştır. Python'a temel bir aşinalık yararlı olsa da, makine öğrenimi konusunda önceden bir geçmiş gerekmez. Konuşma-bilinçli üretken yapay zekanın potansiyelini açmak için bugün okumaya başlayın.