RAG Sistemleri ve Büyük Dil Modelleri ile Yapay Zeka Ajanları Yapmak

Özel verilerle Büyük Dil Modelleri (LLM) kullanma yeteneği güçlü, bağlam-bilinçli uygulamalar oluşturmak için gereklidir. Geri Alma-Genişletilmiş Nesil (RAG), bugün üretim ortamlarında bunu başarmak için kritik bir modeldir. Bu dersin sonunda, RAG sistemlerinin mimarisini ve çoklu ajan çalışma akışlarını anlayacaksınız. Veri yapılandırma, uygun vektör depoları seçme, etkili çağrılar tasarlama ve bu yapay zeka çözümlerini belirli iş sorunlarını çözmek için kullanma konusunda pratik deneyim kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: * Geri Alma-Artırılmış Nesil (RAG) sistemlerinin temel bileşenleri ve mimarisini anlamak. * LLM etkileşimlerini ve ajan mantık yollarını optimizasyon için etkili hızlı mühendislik teknikleri uygulayın. * Verinin parçalanması, gömülmesi ve bir vektör veritabanına indekslenmesi için en iyi uygulamaları uygulayın. * Karmaşık görev otomasyonu için özel düşük kod araçları kullanarak ajanlar ve çoklu ajan çalışma akışlarını yapılandır. * Docker gibi konteynerizasyon temelleri ve Ollama gibi özel araçlar kullanarak yerel LLM'leri dağıtın ve çalıştırın. Kurs, pratik uygulama adımlarına geçmeden önce LLM, RAG ve ajan kavramlarını tanımlamakla başlar. Veri hazırlama, vektör depolama entegrasyonu, ajan konfigürasyonu ve çözümlerinizi ulaşılabilir hale getirmek için temel dağıtım stratejilerini yürütüyoruz. Bu kurs, pratik, bağlam bilinçli AI uygulamaları inşa etmeye başlayan yeni başlayanlar, geliştiriciler ve veri pratisyenleri için tasarlanmıştır. LLM'ler veya gelişmiş makine öğrenimi ile önceden bir deneyim gerekmez. Akıllı, veri odaklı yapay zeka sistemleri inşa etmeye bugün başlayın.