Bir RAG Sisteminin Temel Bileşenleri
Belge yükleme, gömme, vektör depoları ve alma dahil bir RAG işlem hattının temel yapı taşlarını keşfedin.
Bir RAG Sisteminin Temel Bileşenleri, CoddyKit'te ücretsiz bir LangChain / RAG / Vector DBs dersidir. Bu, 4 dersinin 3. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, LangChain / RAG / Vector DBs öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. LangChain / RAG / Vector DBs kursu toplamda 4 dersten oluşur.
RAG's Building Blocks
Bir RAG sisteminin parçalarını inceleyelim. RAG'i, LLM'niz için kendi bilgi tabanınızdan doğru gerçekleri getiren akıllı bir kütüphaneci olarak düşünün.
Load Your Knowledge
Belge yükleme ile başlar: LLM'nin yararlanabilmesi için bilgilerinizi herhangi bir kaynaktan (PDF'ler, web sayfaları, veritabanları, düz metin) içeri çekmek.
Diverse Data Sources
Belge yükleme, yapay zekanın okuması için kitaplarınızı ve notlarınızı taramak gibidir. Kaynaklar PDF'leri, web sayfalarını ve yapılandırılmış veritabanlarını kapsar.
Chunking for Context
Yüklenen belgeler genellikle çok büyüktür, bu yüzden bunları parçalara (chunk) ayırırsınız. Daha küçük parçalar, LLM'in sınırlı bağlam penceresine (context window) uyum sağlar ve aranmaları daha hızlıdır.
Text into Numbers
Her parça bir gömceye (embedding), yani anlamının sayısal bir parmak izine dönüşür. Benzer anlamlar benzer parmak izlerine sahip olur, böylece makineler yalnızca anahtar kelimeleri değil, fikirleri karşılaştırabilir.
Store Your Embeddings
Bu gömmeler bir vektör depolarında yaşar: yüksek boyutlu vektörleri hızlı bir şekilde saklamak ve aramak için optimize edilmiş, herhangi bir sorgu için en benzer parçaları bulan bir veritabanı.
Retrieval: Finding the Needle
Bir soru geldiğinde, erişim (retrieval) devreye girer: sorgu vektörleştirilir, vektör veritabanıyla karşılaştırılır ve anlam olarak en yakın üst parçalar çekilir.
Augmentation: Smart Prompting
Sırada zenginleştirme var: Getirilen parçalar kullanıcının sorusuna eklenir ve LLM'e doğrudan verilerinizden alınmış olgusal bir kopya kağıdı sunulur.
Generation: Crafting the Answer
Son olarak, üretim: LLM, sorguyu ve getirilen bağlamı okur ve halüsinasyonları büyük ölçüde azaltarak temellendirilmiş, gerçeklere dayalı bir yanıt yazar.
The RAG Flow in Action
Eksiksiz RAG akışı: belgelerinizi yükleyin, bölün, gömmeleri oluşturun ve saklayın; ardından sorgunun gömesini oluşturun, en üstteki parçaları getirin, istemi zenginleştirin ve yanıtı üretin.
RAG Checkpoint
Metni anlamını yakalayan sayısal gösterimlere dönüştürmekten hangi RAG bileşeni sorumludur?
RAG Components Recap
Artık RAG'in parçalarını biliyorsunuz: bilgili yapay zeka yanıtları için birlikte çalışan yükleme, bölme, gömmeler, vektör depoları, erişim, zenginleştirme ve oluşturma.
Yapay zeka eğitmeniyle LangChain / RAG / Vector DBs öğren — ücretsiz
Tarayıcında gerçek kod yaz ve çalıştır, 7/24 yapay zeka eğitmeninden anında yardım al; web'de ya da uygulamada kaldığın yerden devam et.
- Kurslar
- 12
- Dersler
- 48
Sıkça Sorulan Sorular
“Bir RAG Sisteminin Temel Bileşenleri” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Bir RAG Sisteminin Temel Bileşenleri” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve LangChain / RAG / Vector DBs kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. LangChain / RAG / Vector DBs kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Bir RAG Sisteminin Temel Bileşenleri” dersinde ne öğreneceğim?
Belge yükleme, gömme, vektör depoları ve alma dahil bir RAG işlem hattının temel yapı taşlarını keşfedin. LangChain / RAG / Vector DBs ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
LangChain / RAG / Vector DBs öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te LangChain / RAG / Vector DBs, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 3. dersidir.
“Bir RAG Sisteminin Temel Bileşenleri” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu LangChain / RAG / Vector DBs dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her LangChain / RAG / Vector DBs dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- Büyük Dil Modelleri Nedir?
- Retrieval Augmented Generation Gereksinimi
- Bir RAG Sisteminin Temel Bileşenleri
- Gömme Temsilleri ve Vektör Veritabanları