Üretim-Hazır LLM Uygulamaları ve RAG Sistemleri

Bir Büyük Dil Modelini basit bir prototipten güvenilir bir üretim ortamına taşımak için mimari, veri akışı ve değerlendirmenin sağlam bir anlayışı gerektirir.Bu metin tabanlı kurs, sağlam yapay zeka uygulamaları oluşturmak için gerekli temel kavramlar ve pratik paternler aracılığıyla size rehberlik eder. Temel LLM uyarılarını anlamaktan güvenli, ölçeklenebilir Geri Alma-Genişletilmiş Nesil (RAG) boru hatlarını tasarlamaya geçiş yapacaksınız. Açık açıklamalar ve yapısal kod parçalarını okuyarak, gerçek dünya senaryolarında dil modeli çalışma akışlarını uygulamak, izlemek ve optimize etmek için güven kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: - Büyük Dil Modellerinin temel mimarisini ve bilgiyi nasıl işlediklerini anlayın. - LLM'leri dış veri kaynaklarıyla bağlamak için Geri Alma-Genişletilmiş Nesil (RAG) paternlerini uygulayın. - Yüksek boyutlu anlamlı gömülmeleri depolamak, indekslemek ve geri almak için vektör veritabanlarını ayarlayın. - Modelin doğruluğunu artırmak ve halüsinasyonları azaltmak için hızlı mühendislik teknikleri uygulayın. - Yapısız metrik ve temel gözlemlenebilirlik çerçevelerini kullanarak LLM çıktılarını değerlendirin. - Gecikme, API maliyeti ve hız sınırlarını yöneterek AI uygulamalarını güvenli bir şekilde dağıtın. Kurs, temel tanımlamalar ve LLM mekanikleriyle başlar ve daha sonra vektör arama ayarları, RAG entegrasyonu ve üretim seviyesi izleme stratejileri ile devam eder. Bu kurs, yapay zeka mühendisliğine yeni başlayan ve üretim seviyesinde uygulamalar oluşturmak isteyen yazılım geliştiricileri, veri tutkunları ve teknoloji profesyonelleri için tasarlanmıştır. Makine öğrenmesi veya yapay zekâ modellemesi ile ilgili önceden bir deneyim gerekmez. Yapay zeka prototipleme ve üretim dağıtımı arasındaki boşluğu kapatmak için bugün okumaya başlayın.