RAG ile Başlangıç: Yapay Zekayı Özel Verilerinize Bağlayın

Hazır yapay zeka modelleri güçlüdür, ancak özel dosyalarınıza, dahili wiki'lerinize ve özel veritabanlarınıza erişimleri yoktur. Retrieval-Augmented Generation (RAG) uygulamak, bu boşluğu kapatmanın ve yapay zekayı belirli verilerinizle çalışır hale getirmenin anahtarıdır. Bu metin tabanlı kurs, RAG sistemlerini tasarlama ve oluşturma sürecinde size rehberlik edecektir. Temel üretken yapay zeka sınırlamalarını anlamaktan, ilgili belge metnini alan ve doğru, bağlama duyarlı yanıtlar üretmek için kullanan güvenilir bir işlem hattı oluşturmaya geçeceksiniz. Öğrenecekleriniz: - Retrieval-Augmented Generation'ın temel mimarisini ve model doğruluğunu nasıl iyileştirdiğini anlayın. - Modern metin parçalama ve bölme stratejilerini kullanarak belge verilerini hazırlayın ve temizleyin. - Belgelerinizdeki anlamsal anlamı temsil etmek için vektör gömmeleri (embeddings) oluşturun. - Gömülmüş belge segmentlerinizi depolamak, indekslemek ve sorgulamak için bir vektör veritabanı yapılandırın. - Yapay zekanın yanıtlarını yalnızca alınan kaynak materyallerinize dayandırmak için istem mühendisliği tekniklerini uygulayın. - Halüsinasyonları önlemek için alma kalitesini ve üretim doğruluğunu değerlendirin. Vektör uzayları, gömmeler ve anlamsal arama gibi temel terminolojiyi öğrenerek başlayacak, ardından işlevsel bir RAG işlem hattı oluşturmak için adım adım yazılı kılavuzlara geçeceksiniz. Bu kurs, özel yapay zeka uygulamaları oluşturmak isteyen geliştiriciler, veri profesyonelleri ve teknoloji meraklıları için tasarlanmıştır. Vektör veritabanları veya doğal dil işleme konusunda önceden deneyim gerekmemektedir. Kendi belge kitaplığınızdaki yapay zekanın tüm potansiyelini ortaya çıkarmak için bugün okumaya başlayın.