RAG (Retrieval-Augmented Generation) Temel ve Pratik Uygulamalar

Büyük Dil Modelleri genellikle özel, zamanında veya özel bilgiden yoksundur. Bu ders, bu boşluğu Geri Alma-Artırılmış Üretim (RAG) teknikleri kullanarak nasıl kapatacağınızı öğretiyor. Bu dersin sonunda, modern RAG sistemlerinin mimarisini anlayacak ve LangChain ve Streamlit gibi endüstri standart araçları kullanarak kendi veri odaklı AI uygulamalarınızı inşa, test ve dağıtma becerilerine sahip olacaksınız. Ne öğreneceksin: * RAG'nin indeksleme, belge geri alma ve yanıt oluşturma da dahil olmak üzere temel bileşenlerini anlamak. * Özel bilgi tabanları için etkili veri parçalama stratejileri ve gömme teknikleri uygulayın. * Komponentleri sorunsuz bir şekilde bağlamak için LangChain orkestrasyon çerçevesini kullanarak RAG iş akışlarını uygulayın. * Doğru çıktılar için bağlam uygunluğu ve talimatları izlemeyi sağlamak için çağrı şablonlarını ayarlayın. * Streamlit çerçevesini kullanarak RAG uygulamalarınız için kullanıcı arayüzleri oluşturun. * Oluşturulan yanıtların uygunluğu ve doğruluğunu değerlendirmek için temel değerlendirme yöntemlerini uygulayın. Malzeme RAG terminolojisi ve temel kavramları tanımlamakla başlar, sonra veri boru hatları kurulması, Büyük Dil Modelleri entegrasyonu ve interaktif ön uçların geliştirilmesi üzerine odaklanarak pratik egzersizlere geçiş yapar. Bu kurs, temel Python bilgisine sahip olan ve uygulamalı yapay zeka alanına girmek isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. LangChain, Streamlit veya LLM dağıtımı ile önceden tecrübe gerekmez. Bilgi bilinçli yapay zeka araçlarının bir sonraki neslini inşa etmek için gerekli pratik becerileri öğrenmeye başlayın.