LlamaIndex ile GraphRAG Uygulamaları Geliştirme

Standart Retrieval-Augmented Generation (RAG), genellikle birden fazla belge arasındaki bağlantıları kurmakta zorlanır. Yapay zeka boru hatlarınıza bilgi grafikleri ekleyerek, karmaşık ilişkileri yakalayabilir ve dil modellerinizin doğruluğunu önemli ölçüde artırabilirsiniz. Bu kurs, veri erişim yeteneklerinizi geliştirmek için GraphRAG'den nasıl yararlanacağınızı öğretir. LlamaIndex kullanarak, yapılandırılmamış metinlerden yapılandırılmış varlıkları çıkarmayı, birbirine bağlı grafikler oluşturmayı ve temel vektör aramasından daha iyi performans gösteren yüksek doğruluklu, bağlam açısından zengin sorgular gerçekleştirmeyi öğreneceksiniz. Neler öğreneceksiniz: * RAG, vektör veritabanları ve bilgi grafiklerinin temel kavramlarını anlayın. * LlamaIndex kullanarak ham metinden bilgi grafikleri oluşturun ve yapılandırın. * Semantik aramayı grafik gezintisiyle birleştiren hibrit erişim stratejileri uygulayın. * Güvenilir varlık ve ilişki çıkarımı için etkili istemler (prompts) tasarlayın. * Birbirine bağlı veriler üzerinde akıl yürütmek için temel agentic AI kavramlarını uygulayın. Pratik, metin tabanlı derslere dalmadan önce temel terminoloji ve çekirdek yapay zeka kavramlarıyla başlayacaksınız. Detaylı yazılı açıklamalar ve net kod parçacıkları aracılığıyla, aşamalı olarak eksiksiz bir GraphRAG boru hattı (pipeline) oluşturacaksınız. Geliştiriciler, veri mühendisleri ve yapay zekaya yeni başlayanlar için tasarlanan bu kurs, grafik veritabanları veya ileri düzey makine öğrenimi konusunda önceden deneyim gerektirmez. Yapay zeka uygulamalarınızın karmaşık bilgileri işleme ve erişme biçimini dönüştürmek için bugün okumaya başlayın.