LangChain, RAG ve Vector Databases ile Bağlam-Farkında AI Uygulamaları Oluşturun
Retrieval Augmented Generation (RAG), büyük dil modellerinin temel bir sınırlamasını çözer: özel verilerinize veya belgelerinize erişemezler. Bu track, LangChain'in orkestrasyonlama katmanını, embedding modellerini ve vector veritabanlarını birleştirerek uygulamalarınızın sorgu zamanında doğru bağlamı alabilmesini ve bunu bir LLM'e iletebilmesini öğretir — halüsinasyonlar yerine doğru, temelli cevaplar üretir. Bu beceriler doğrudan iç belgeleme üzerindeki chatbotlara, anlamsal arama motorlarına ve üretim AI pipeline'larına uygulanabilir.
Öğrenecekleriniz
LLM'ler ve RAG'ın kavramsal olarak nasıl çalıştığından başlayıp LangChain'in temel soyutlamalarına geçersiniz: chains, prompts ve memory. Oradan belge yükleme, metin bölümleme ve ham metni vector veritabanında depolanan vektörlere dönüştüren tam embedding pipeline'ını ele alacaksınız. Eksiksiz bir RAG uygulaması oluşturup değerlendirme yapacak, LangChain bileşenlerini özelleştirecek ve alma sistemlerine özgü güvenlik ve etik riskleri ele alacaksınız. İleri modüller hibrit ve yoğun alma stratejilerini, Pinecone, Weaviate ve Chroma gibi vector veritabanlarının iç mimarilerini ve RAG'ı üretime sunmada yer alan operasyonel endişeleri — gecikme, maliyet, monitoring — kapsar. Track, alma mekanizmasının kendisinin bir LLM'in dinamik olarak çağırabileceği bir araç haline geldiği agentic RAG desenleriyle kapanır.
Öğrenme Yolu
On iki kurs A1'den C2'ye ilerler. İlk iki kurs (A1–A2) temelleri oluşturur: LLM ve RAG kavramları, ardından LangChain'in yapı taşları. B seviyesi kurslar (B1–B2) belge işleme, embeddings, vector veritabanı temelleri, tam bir RAG oluşturma-ve-değerlendirme döngüsü, bileşen özelleştirmesi ve güvenlik hususlarını kapsar. C1 kursları ileri alma tekniklerine ve vector veritabanı mimarilerine derinlemesine bir bakış ile hareket eder; Productionizing RAG Systems ile sona erer. İki C2 capstone — Agentic RAG and Tool Integration ve Advanced RAG Use Cases and Future Trends — çok adımlı agent iş akışlarını ve uygulamalı LLM mühendisliğinin sınırında ortaya çıkan desenleri kapsar.
Nasıl Çalışır
Her kurs, yerleşik kod editöründe gerçek zamanlı geri bildirimle tamamladığınız kısa, odaklanmış derslere bölünmüştür. Takılı kaldığınızda bir AI tutor mevcuttur ve alıştırmalar gerçekçi senaryolara dayalıdır — gerçek belgeleri yükleme, canlı vector depoları sorgulama ve alma pipeline'larında hata ayıklama — böylece beceriler doğrudan üretim çalışmasına aktarılır.