Şunun için Öğrenim Yolları: Teknik Uzmanlar
RAG Sistemi Uzmanlığı
Bu başlangıç düzeyindeki öğrenim yolu, Almayla Artırılmış Üretim (RAG) sistemlerini keşfederek temel ve gelişmiş RAG tekniklerini, JavaScript ile LlamaIndex entegrasyonunu, yapılandırılmamış veri ön işlemeyi, bilgi grafikleriyle geliştirilmiş RAG ve çok modlu RAG uygulamalarını kapsar. Öğrenciler vektör veritabanları, yoğun geçiş erişimi, çapraz kodlayıcı yeniden sıralaması, Neo4j kullanarak bilgi grafiği oluşturma ve modern çerçevelere sahip üretime hazır RAG uygulamaları oluşturma konusunda pratik deneyim kazanırlar.
Öğrenim hedefleri
- Temel ve gelişmiş RAG tekniklerini ayırt ederek Almayla Artırılmış Üretim (RAG) ilkelerini ve mimarisini açıklayın.
- Bilgi alma ve yanıt oluşturma işlemlerini iyileştirmek için sorgu genişletme, çapraz kodlayıcı yeniden sıralama ve yoğun geçiş erişimi gibi gelişmiş RAG yöntemleri uygulayın.
- LlamaIndex ve JavaScript kullanarak full-stack sohbet robotu geliştirme ve vektör veritabanlarıyla entegrasyon gibi RAG uygulamaları oluşturun ve dağıtın.
- Özel çerçeveler ve birleştirme stratejileri kullanarak RAG ve LLM uygulamaları için yapılandırılmamış verileri (PDF’ler, HTML, PPTX, görüntüler) önceden işleyin ve yapılandırın.
- Bilgi grafiklerini ve çok modlu verileri RAG sistemlerine entegre edin ve Neo4j ve GPT-4 gibi araçlardan yararlanarak karmaşık, bağlama duyarlı alma ve öneri iş akışları sağlayın.
Hedef kitle
Bu yol; yapay zeka mühendisleri, veri bilimcileri, yazılım geliştiriciler ve gerçek uygulamalar için RAG sistemlerinde ustalaşmak isteyen teknik profesyoneller için tasarlanmıştır. En son teknoloji ürünü araçları ve çerçeveleri kullanarak gelişmiş almayla artırılmış yapay zeka çözümleri oluşturmak, optimize etmek ve uygulamak isteyen temel programlama deneyimi olanlar için uygundur.