LangGraph ile Agentic ve Modüler RAG Sistemleri Yapma

Sorular karmaşık veya belgeler karmaşık olduğunda standart geri alma sistemleri sık sık başarısız olur. ajansal, modüler RAG'ye geçiş yaparak, kendi arama sonuçlarını değerlendiren, hataları düzelten ve sorguları dinamik olarak yönlendiren yapay zeka uygulamaları oluşturabilirsiniz. Bu sadece metin olan ders, gelişmiş arama mimarilerinin tasarımı ve uygulanması sürecinde size rehberlik eder. Basit belge aramalarından LangGraph kullanarak özerk, duruma bağlı yapay zeka ajanları inşa etmeye geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksin: - Ajansal RAG'ın temel kavramlarını ve geleneksel geri alma üzerinde nasıl geliştiğini anlayın. - LangGraph kullanarak durum grafikleri, düğümler ve koşullu yönlendirmeyi yapılandır. - Geri kazanılan belgeleri değerlendirmek ve filtrelemek için düzeltici RAG paternlerini uygulayın. - Daha doğru LLM yanıtları için sorgu yeniden yazma ve yedekleme mekanizmalarını uygulayın. - Karmaşık, çok adımlı kullanıcı sorgularını yöneten modüllü iş akışlarını tasarlayın. - Durumlu bir sistem içinde yapısal araç çağrısı döngüsü oluşturmayı pratik edin. Kurs, temel terminoloji ve temel RAG kavramlarıyla başlar ve ardından adım adım grafik durumları, yönlendirme mantığı ve hata düzeltme döngüleri üzerinden ilerler. Güçlü yapay zeka çalışma akışlarını oluşturmanıza yardımcı olmak için tasarlanmış açıklayıcı açıklamaları okuyup, yapılandırılmış kod parçalarını analiz edeceksiniz. Bu program, önceden LangGraph deneyimi gerektirmeyen yeni nesil arama uygulamaları oluşturmak isteyen geliştiriciler ve yapay zeka tutkunları için tasarlanmıştır. Daha akıllı, kendi kendini düzelten yapay zekâ sistemleri oluşturmak için bugün okumaya başlayın.