RAG Boru Hatları ve LLMOps Temelleri

Yapay zeka uygulamaları geliştikçe, bir dil modeline sadece istem (prompt) göndermek artık yeterli değil. Güvenilir, bağlam farkındalığına sahip yapay zeka araçları oluşturmak için Retrieval-Augmented Generation (RAG) ve sağlam operasyonel uygulamalara (LLMOps) ihtiyacınız var. Bu kurs, modern yapay zeka mühendisliğinin karmaşık dünyasını yönetilebilir, metin tabanlı derslere ayırıyor. Temel terminoloji ile başlayacak ve güncel endüstri standartlarını kullanarak uçtan uca bir RAG sistemini nasıl tasarlayacağınızı, dağıtacağınızı ve izleyeceğinizi anlama yolunda ilerleyeceksiniz. Neler öğreneceksiniz: • Retrieval-Augmented Generation (RAG) temel mimarisini anlayın. • Modern vektör veritabanlarını ve bunların anlamsal verileri nasıl depolayıp geri çağırdığını keşfedin. • Model doğruluğunu artırmak ve halüsinasyonları azaltmak için temel prompt engineering tekniklerini uygulayın. • Belgeleri almak, parçalamak (chunking) ve işlemek için temel bir metin boru hattı tasarlayın. • Dağıtım stratejileri ve performans izleme dahil olmak üzere temel LLMOps kavramlarını öğrenin. Kurs, pratik mimari tasarımı ve dağıtım stratejilerine geçmeden önce temel tanımlar ve temel yapay zeka kavramlarıyla başlar. Bu sistemlerin gerçek dünyada nasıl inşa edildiğini gösteren net açıklamaları okuyacak ve yazılı kod parçacıklarını analiz edeceksiniz. Bu temel kurs tamamen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır; önceden makine öğrenimi deneyimi gerekmez, sadece yazılım kavramlarına dair temel bir anlayış yeterlidir. Bugün okumaya başlayın ve üretim seviyesindeki yapay zeka mühendisliği dünyasına ilk adımınızı atın.