AWS Generative AI Uygulamaları İçin Veri Şemaları Tasarlama

Güvenilir üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmak sadece komut (prompt) vermekten fazlasını gerektirir; yapılandırılmış veri ve sağlam şema tasarımı talep eder. Uygun veri yapıları olmadan, yapay zeka modelleri öngörülemeyen çıktılar üretebilir. Bu sadece metin içeren kurs aracılığıyla, AWS üretken yapay zeka sistemlerinizi öngörülebilir ve üretime hazır hale getiren şemaları nasıl tasarlayacağınızı, doğrulayacağınızı ve uygulayacağınızı öğreneceksiniz. Pratik tasarım kalıplarına geçmeden önce, temel terminolojide uzmanlaşarak ve yapılandırılmış verilerin temel kavramlarını öğrenerek başlayacaksınız. Ne öğreneceksiniz: Temel veri yapılarını ve şema tasarımı ilkelerini anlamak; Öngörülebilir yapay zeka yanıtlarını garanti etmek için JSON Schema kullanarak yapılandırılmış girdileri ve çıktıları tanımlamak; Veri hatlarınızda şema doğrulamasını zorunlu kılmak için AWS Bedrock ve SageMaker'ı yapılandırmak; Yapılandırılmış vektör tabanlı veri tabanı sorgularını kullanarak retrieval-augmented generation kalıplarını uygulamak; Yapılandırılmamış model çıktılarını ayrıştırmak ve temizlemek için doğrulama modelleri uygulamak; Yazılı adım adım alıştırmalar aracılığıyla sağlam şemalar tasarlamayı pratik yapmak. Kurs, çekirdek tanımlardan pratik şema tasarımı kalıplarına ve modern bulut entegrasyon stratejilerine doğru ilerler. Bu kurs, daha önce üretken yapay zeka şeması deneyimi gerektirmeyen, başlangıç seviyesindeki bulut geliştiricileri, veri mühendisleri ve yapay zeka meraklıları için tasarlanmıştır. AWS üzerindeki üretken yapay zeka iş akışlarınıza yapı ve güvenilirlik kazandırmak için bugün okumaya başlayın.