Python, LangChain ve pgvector ile bir RAG Chatbot İnşa Etmek

Kendi verilerinizi gerçekten anlayan yapay zeka uygulamaları mı oluşturmak istiyorsunuz? Retrieval-Augmented Generation (RAG), doğru ve bağlam farkındalığına sahip yanıtlar sunmak için genel eğitim verilerinin ötesine geçen sohbet robotları oluşturmanın modern standardıdır. Bu kurs size Python, LangChain ve pgvector kullanarak pratik bir RAG boru hattı tasarlamayı ve uygulamayı öğretir. Metin belgelerini hazırlamayı, anlamsal embeddings oluşturmayı, bunları bir vektör veritabanında saklamayı ve son derece ilgili, alana özgü yanıtlar almak için bir Large Language Model (LLM) bağlamayı öğreneceksiniz. Neler öğreneceksiniz: • Retrieval-Augmented Generation'ın temel mimarisini ve terminolojisini anlayın. • Optimal embedding üretimi ve geri çağırma için özel metin verilerini işleyin ve parçalara ayırın. • Vektör temsillerini verimli bir şekilde depolamak ve aramak için pgvector yapılandırın. • LangChain çerçevesini kullanarak modüler, ölçeklenebilir yapay zeka iş akışları oluşturun. • Halüsinasyonları azaltmak ve doğruluğu artırmak için modern prompt engineering temellerini uygulayın. • Bilgi tabanınızı doğrudan bir LLM'e bağlayan geri çağırma modellerini uygulayın. Kurs, pratik, metin tabanlı kodlama egzersizleri boyunca size rehberlik etmeden önce vektör arama ve embeddings'in temel kavramlarıyla başlar. Adım adım, açıklamaları okuyacak ve ilk veri alımından son konuşma boru hattına kadar eksiksiz bir RAG sistemi oluşturmak için kod yazacaksınız. Yapay zeka mühendisliğine yeni başlayan ve önceden makine öğrenimi deneyimi olmadan özel sohbet robotlarında uzmanlaşmak isteyen arka uç geliştiriciler, veri meraklıları ve Python programcıları için tasarlanmıştır. Akıllı, veri odaklı yapay zeka asistanları oluşturmaya bugün başlayın.