Agentic RAG Temelleri: LangGraph ile AI Agent'lar Oluşturun

Yapay zeka geliştikçe, standart erişim modelleri artık yeterli olmuyor. Modern uygulamalar, maksimum doğruluk için kendi yanıtlarını değerlendirebilen, yönlendirebilen ve kendi kendini düzeltebilen sistemler olan agentic iş akışlarına ihtiyaç duyuyor. Bu kurs, Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation) sistemleri oluşturmaya yönelik net, metin tabanlı bir giriş sunar. Kendi kendini düzelten agent'ların mimarisine geçmeden önce dil modelleri ve vektör veritabanlarının temel kavramlarıyla başlayacaksınız. Pratik açıklamaları ve kod parçacıklarını okuyarak, LangGraph kullanarak karmaşık AI iş akışlarını nasıl orkestre edeceğinizi anlayacaksınız. Neler öğreneceksiniz: - RAG, vektör veritabanları ve prompt engineering'in temel kavramlarını anlayın. - Agentic iş akışlarının standart lineer AI üretiminden nasıl ayrıldığını öğrenin. - Kendi çıktılarını değerlendiren ve iyileştiren, kendi kendini düzelten erişim döngüleri oluşturun. - Durumsal, çok adımlı AI süreçlerini orkestre etmek için LangGraph uygulayın. - Belge erişimi, derecelendirme ve üretim için mantık akışları tasarlama pratiği yapın. Materyal, bilginizi adım adım oluşturacak şekilde yapılandırılmıştır. Temel AI terminolojisi ve temel erişim kalıplarıyla başlıyoruz, kademeli olarak durum yönetimi ve öz-yansıtma döngülerini tanıtıyoruz. Bu kurs, yeni başlayanlar ve AI agent'lar konusunda yeni olan geliştiriciler için tasarlanmıştır; LangGraph veya ileri düzey makine öğrenimi konusunda önceden deneyim gerekmez. Akıllı uygulama geliştirmenin bir sonraki seviyesinin kilidini açmak için bugün okumaya başlayın.