Python ile RAG: Hybrid Search, Reranking ve Rewriting — LearnFlat

Python ile RAG: Hybrid Search, Reranking ve Rewriting

LangChain, vector databases ve akıllı arama tekniklerini kullanarak sıfırdan modern Retrieval-Augmented Generation uygulamaları oluşturmayı öğrenin.

⏱ 45 dk 📚 3 ders 🎧 Sesli versiyon

Bu kurs hakkında

Büyük dil modelleri güçlüdür, ancak genellikle özel verilerinize erişimleri yoktur. Retrieval-Augmented Generation (RAG) bu boşluğu doldurarak AI'yı özel bilgi tabanlarına bağlamanıza olanak tanır. Bu metin tabanlı kursta, Python kullanarak sağlam RAG sistemlerinin nasıl oluşturulacağını keşfedeceksiniz. Temel kavramlarla başlayarak, AI yanıtlarının doğruluğunu büyük ölçüde artırmak için hybrid search, result reranking ve query rewriting gibi modern teknikleri uygulamaya doğru ilerleyeceksiniz. Neler öğreneceksiniz: - Retrieval-Augmented Generation'ın temel mimarisini ve terminolojisini anlayın; - Python ve LangChain kullanarak temel RAG pipeline'ları oluşturun; - Doküman embedding'lerini depolamak ve geri çağırmak için vector databases uygulayın; - Anahtar kelime ve semantik erişimi birleştiren hybrid search tekniklerini uygulayın; - Result reranking ve query rewriting kalıplarını kullanarak AI doğruluğunu artırın; - Otonom veri erişimi için modern Agentic AI kavramlarını keşfedin. Kurs, pratik Python uygulamalarına geçmeden önce AI terminolojisinin net tanımlarıyla başlar. Detaylı açıklamaları okuyacak, kod parçacıklarını inceleyecek ve adım adım metin tabanlı AI erişim sistemleri oluşturma pratiği yapacaksınız. Bu kurs yeni başlayanlar ve geliştirici adayları için tasarlanmıştır; ileri düzey machine learning konusunda önceden deneyim gerekmez. Modern RAG'in gücünü açığa çıkarmak ve daha akıllı veri odaklı uygulamalar oluşturmak için bugün okumaya başlayın.

Ne elde edeceksin

  • 📜 Tamamlama sertifikası
    LinkedIn profilinize ekleyin
  • 💬 Kişisel AI öğretmeni
    Bir derste takıldın mı? Yerleşik öğretmenine istediğin zaman her şeyi sorabilirsin.
  • 🎧 Sesli versiyon dahil
    Yolda öğren — ekrana gerek yok
  • ♾️ Ömür boyu erişim
    İstediğin zaman dön, son kullanma tarihi yok
  • 📱 Telefon veya bilgisayar
    Her yerde, her cihazda
  • 💸 14 gün iade
    Sorgusuz
  • Kısa ve odaklı
    45 dk pratik içerik

Yorumlar (1)

Александр Васильев BY
★ 4 · 2025-09-14T01:38:06+00:00

Давно искал внятное объяснение гибридного поиска, и здесь наконец сложилась картина: как совмещать плотные эмбеддинги с BM25 и зачем потом прогонять результаты через реранкер. Особенно зашёл блок про переписывание запроса перед обращением к векторной базе — раньше я недооценивал этот шаг, а он реально поднял качество выдачи в моём проекте на LangChain. Примеры рабочие, всё запускается без танцев с бубном. Единственное, по выбору самой векторной БД хотелось бы поглубже, но в целом курс закрыл почти все мои вопросы по RAG.

Yorum yaz

Gönderdikten sonra giriş yapmanı isteyeceğiz — taslağın kaydedilir.

Diğer öğrenciler şunları da aldı

Sık sorulanlar

Bu kursu almak için neye ihtiyacım var? +

Sadece internetli bir telefon veya bilgisayar yeterli. Kurulum yok, özel donanım yok.

Nasıl ödeme yapabilirim? +

Stripe üzerinden kartla. Kart bilgilerini saklamıyoruz — Stripe güvenli şekilde işliyor.

Para iadesi alabilir miyim? +

Evet — 14 gün içinde tam iade, sorgusuz.

Erişimim ne kadar sürer? +

Sonsuza dek. Bir kez satın aldığında, kurs senindir — istediğin zaman dönebilirsin.

Sertifika alacak mıyım? +

Evet. Tamamladığında, LinkedIn profiline ekleyebileceğin bir sertifika alırsın.

Şu sektörlerdeki öğrenenler için
Teknoloji Tasarım Finans Pazarlama Sağlık Eğitim Konaklama Üretim