After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kurs 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.Ön Koşullar
Müfredat
Kurs içeriği
1
LangChain ile RAG Uygulamaları Geliştirme
LangChain ile sohbet modellerine harici veri kaynaklarını nasıl entegre edeceğini keşfet. LLM uygulamalarında kullanmak üzere verileri yüklemeyi, bölmeyi, gömmeyi (embedding), depolamayı ve geri getirmeyi öğren.
- LangChain ile RAG için Belgeleri Yükleme50 XP
- RAG için PDF dosyalarını yükleme100 XP
- RAG için HTML dosyalarını yükleme100 XP
- Metin bölme, gömmeler ve vektör depolama50 XP
- Metin bölmeye giriş100 XP
- Belgeleri özyinelemeli olarak bölme100 XP
- Belgeleri gömmek ve depolamak100 XP
- Bir LCEL retrieval zinciri oluşturma50 XP
- Getirme istemini oluşturma100 XP
- Erişim (retrieval) zinciri oluşturma100 XP
2
RAG Mimarısını İyileştirme
Python dosyalarını yükleme, anlamsal bölme ve MRR ile self-query alma yöntemleri dahil olmak üzere belgeleri yükleme, bölme ve getirmeye yönelik son teknoloji teknikleri keşfet. Sağlam metrikler ve çerçeveler kullanarak RAG mimarini değerlendirmeyi öğren.
3
Graph RAG'e Giriş
Graf veritabanları ve getirmenin, geleneksel vektör tabanlı depolama ve getirme yöntemlerinin bazı sınırlamalarını nasıl aşabildiğini keşfet.
LangChain ile Retrieval Augmented Generation (RAG)
Kurs
Tamamlandı
