Kurs
LangChain ile Retrieval Augmented Generation (RAG)
Orta SeviyeBeceri Seviyesi
Güncel 12.2024
PythonArtificial Intelligence3 sa12 video38 Egzersiz3,150 XP17,938Başarı Belgesi
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
Google ile devam edinDaha fazla seçenek gösterveya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.
Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı
Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?
İşletmeler için deneyinKurs Açıklaması
LangChain ile RAG Sistemleri Oluşturun
Geri Alma ile Güçlendirilmiş Üretim (RAG), büyük dil modellerinin (LLM) temel sınırlamalarından biri olan sınırlı bilgilerini aşmak için kullanılan bir tekniktir. RAG sistemleri, çeşitli kaynaklardan gelen harici verileri LLM'lere entegre eder. Birden fazla farklı sistemi birbirine bağlama süreci genellikle zahmetlidir, ancak LangChain bunu çok kolay hale getirir!En Son Teknolojiye Sahip Bölme ve Geri Alma Yöntemlerini Öğrenin
RAG mimarinizi bir üst seviyeye taşıyın! Python ve Markdown dosyaları dahil olmak üzere kod dosyalarını yüklemeyi ve bölmeyi öğrenecek ve böylece bölünmelerin kod sözdizimini "tanımasını" sağlayacaksınız. Geri alınan belgelerinizin modelinizin bağlam penceresi içinde kalmasını sağlamak için belgelerinizi karakterler yerine belirteçler kullanarak böleceksiniz. Anlamsal bölme, metindeki konunun değiştiği noktaları tespit ederek ve bu noktalarda bölme yaparak bağlamın korunmasına nasıl yardımcı olabileceğini keşfedin. Son olarak, LangSmith ve Ragas ile RAG mimarinizi sağlam bir şekilde değerlendirmeyi öğrenin.Graph RAG Mimarisi'ni keşfedin
RAG mimarinizi tamamen değiştirin ve vektör tabanlı RAG sistemleri yerine grafik tabanlı sistemlerin, sisteminizin belgelerinizdeki varlıkları ve ilişkileri daha iyi anlamasını nasıl sağlayabileceğini keşfedin. LLM'leri kullanarak yapılandırılmamış metin verilerini grafiklere dönüştürmeyi öğreneceksiniz! Ardından, bu grafik belgelerini Neo4j grafik veritabanında depolayacak ve uygulamayı tamamlamak için daha geniş bir RAG sistemine entegre edeceksiniz.Önkoşullar
Developing LLM Applications with LangChain1
LangChain ile RAG Uygulamaları Geliştirme
LangChain ile sohbet modellerine harici veri kaynaklarını nasıl entegre edeceğini keşfet. LLM uygulamalarında kullanmak üzere verileri yüklemeyi, bölmeyi, gömmeyi, saklamayı ve geri getirmeyi öğren.
2
RAG Mimarısını İyileştirme
Python dosyalarını yükleme, anlamsal bölme, MRR ve self-query alma yöntemleri dahil olmak üzere belgeleri yükleme, bölme ve getirme için en güncel teknikleri keşfet. Sağlam metrikler ve çerçevelerle RAG mimarini değerlendirmeyi öğren.
3
Graph RAG'e Giriş
Grafik veritabanlarının ve geri getirmenin, geleneksel vektör tabanlı saklama ve getirme yaklaşımlarının bazı sınırlamalarını nasıl aşabildiğini keşfet.
LangChain ile Retrieval Augmented Generation (RAG)
Kurs Tamamlandı
Başarı Belgesi Kazanın
Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyinSosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi kaydolun
Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve LangChain ile Retrieval Augmented Generation (RAG) eğitimine başlayın!
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
Google ile devam edinDaha fazla seçenek gösterveya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.
DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin
Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.