Build your ultimate AI agent
Kurs Açıklaması
LangChain Ekosisteminde Gelişmenin Temeli
LLM araç setinizi LangChain'in ekosistemiyle güçlendirerek OpenAI ve Hugging Face modelleriyle sorunsuz entegrasyon sağlayın. Gerçek dünya uygulamalarını optimize eden ve kullanım durumunuza özgü sofistike bilgi erişim sistemleri oluşturmanıza olanak tanıyan açık kaynaklı bir çerçeveyi keşfedin.LangChain Kullanarak Chatbot Oluşturma Metodolojileri
HuggingFace'in açık kaynak modelleri ile OpenAI'nin kapalı kaynak modelleri arasındaki nüansları karşılaştırarak sohbet robotları geliştirmek için LangChain araçlarını kullanın. Karmaşık konuşmalar için hızlı şablonları kullanın ve gelişmiş chatbot geliştirme için zemin hazırlayın.LangChain kullanarak Veri İşleme ve Erişim Artırma Üretimi (RAG)
Optimize edilmiş veri alımı için tokenizasyon ve vektör veritabanlarında uzmanlaşarak chatbot etkileşimlerini zengin dış bilgilerle zenginleştirin. Farklı kullanım durumlarını optimize etmek için RAG bellek işlevlerinden yararlanın.Gelişmiş Zincir, Araç ve Temsilci Entegrasyonları
Tam uçtan uca kullanım durumlarını ve gelişmiş LLM çıktı işlemeyi ele almak için zincirlerin, araçların, aracıların, API'lerin ve akıllı karar verme süreçlerinin gücünden yararlanın.Hata Ayıklama ve Performans Ölçütleri
Son olarak, hata ayıklama, optimizasyon ve performans değerlendirme konularında uzmanlaşarak sohbet robotlarınızın hata işleme için geliştirildiğinden emin olun. Sorun giderme için şeffaflık katmanları ekleyin.Ön Koşullar
Müfredat
Kurs içeriği
1
LangChain’e Giriş ve Sohbet Botu Mekaniği
LLM’ler üzerinde uygulama geliştirmek için LangChain çerçevesine hoş geldin! Modeller, zincirler, aracılar (agents), istemler (prompts) ve ayrıştırıcılar (parsers) dahil olmak üzere LangChain’in ana bileşenlerini öğreneceksin. Hem Hugging Face’teki açık kaynaklı modellerle hem de OpenAI’ın tescilli modelleriyle sohbet botları oluşturacak, istem şablonları hazırlayacak ve sohbet sırasında bağlamı ve kaynakları yönetmek için farklı sohbet botu bellek stratejilerini entegre edeceksin.
- LangChain ekosistemi50 XP
- LangChain'de OpenAI modelleri!100 XP
- LangChain'de Hugging Face modelleri!100 XP
- İstem şablonları50 XP
- Prompt şablonları ve zincirleme100 XP
- Sohbet istemi şablonları100 XP
- Birkaç atışlık yönlendirme50 XP
- Birkaç çekimlik örnek setinin oluşturulması100 XP
- Az örnekli (few-shot) istem şablonu oluşturma100 XP
- Few-shot prompt uygulama100 XP
2
Zincirler ve Aracılar
LangChain zincirlerini bir üst seviyeye taşıma zamanı! Zincirleri daha esnek biçimde tanımlamak için LangChain Expression Language’i (LCEL) kullanmayı öğreneceksin. Girdilerin bileşenler arasında aktarıldığı sıralı zincirler oluşturup daha gelişmiş uygulamalar inşa edeceksin. Ayrıca, karar verme için LLM’leri kullanan aracıları entegre etmeye başlayacaksın.
3
Retrieval Augmented Generation (RAG)
LLM’lerin bir sınırlaması, belirli bir tarihe kadar olan verilerle eğitildikleri için bilgi kesim tarihine sahip olmalarıdır. Bu bölümde, harici verileri LLM’lerle entegre etmek için Retrieval Augmented Generation (RAG) kullanan uygulamalar oluşturmayı öğreneceksin. RAG iş akışı; veriyi bölme, gömlemeleri (embeddings) bir vektör veritabanı kullanarak oluşturup depolama ve uygulamada kullanılmak üzere en alakalı bilgiyi getirme gibi birkaç farklı süreç içerir. Tüm iş akışına hâkim olmayı öğreneceksin!
LangChain ile LLM Uygulamaları Geliştirme
Kurs
Tamamlandı
