NLP Academy · Ders

Getirimi İsteme Bağlama

Temellendirilmiş ve kaynak gösteren bağlamla yanıt verme

4. ders / 413 adım

Getirimi İsteme Bağlama, CoddyKit'te ücretsiz bir NLP Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 4. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, NLP Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. NLP Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.

Parçaları Bir Araya Getirme

İlgili parçaları getirebilir ve bir LLM çağırabilirsiniz. Şimdi bunları birbirine bağlayın: getirilen metni bağlam olarak isteme aktarın.

Genişletilmiş İstem

Bir RAG isteminin üç bölümü vardır: bir talimat, getirilen bağlam ve kullanıcı sorusu. Model üçünü birlikte okur.

Getirilen Parçaları Birleştirme

Önce en iyi parçalarınızı tek bir metin bloğunda birleştirin. Aralarındaki boş satır, her bölümün model tarafından okunabilir kalmasını sağlar.

context = "\n\n".join(hits)

İstem Dizesi Oluşturma

Bağlamı ve soruyu açık etiketlerle çevreleyin. Basit bir şablon, modele tam olarak neyi kullanacağını ve neyi yanıtlayacağını söyler.

prompt = f"Context:\n{context}\n\nQuestion: {question}\nAnswer:"

Modele Temellendirilmiş Kalmasını Söyleme

Yalnızca bağlamdan yanıt vermesi için bir talimat ekleyin. Bu, halüsinasyonu azaltır ve yanıtın kaynaklarınıza bağlı kalmasını sağlar.

Bilinmeyen Yanıtları Ele Alma

Bağlamda bilgi yoksa modelin bilmediğini söylemesini belirtin. Bilmiyorum demesine izin vermek, kendinden emin bir yanlış tahminden daha iyidir.

LLM'ye Gönderme

Birleştirilmiş istemi model çağrınıza aktarın. LLM artık yalnızca eğitimini değil, getirdiğiniz bağlamı kullanarak yanıt verir.

answer = llm(prompt)

Kaynakları Gösterme

Kullandığınız parçaları yanıtla birlikte döndürün. Bu kaynak gösterimleri, kullanıcıların iddiayı doğrulamasına ve güven oluşturmasına yardımcı olur.

Bağlam Uzunluğuna Dikkat Etme

Çok fazla parça bağlam penceresini taşırır. k değerini küçük tutun ve uzun bölümleri kısaltarak istemin modelin bütçesine sığmasını sağlayın.

En Basit RAG İşlevi

Tam akış küçüktür: göm, ara, istemi oluştur, üret. Bu tek işlev, RAG işlem hattının tamamını kapsar.

def rag(q):
    hits = retrieve(q)
    return llm(build_prompt(hits, q))

Getirme Kalitesini İyileştirme

Yanıtlar zayıfsa çözüm genellikle LLM değil, getirme işlemidir. Daha iyi parçalar ve yeniden sıralama, kaliteyi daha büyük bir modelden daha fazla artırır.

Kısa Kontrol

Bir RAG istemine nelerin girdiğini düşünün.

Özet

Getirilen parçaları bağlam hâline getirir, talimat ile soruyu birleştiren bir istem oluşturur, temellendirilmiş bir yanıt üretir ve kaynakları gösterirsiniz. ✅

Başlamak ücretsiz

Yapay zeka eğitmeniyle Python 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
30
Dersler
120

Sıkça Sorulan Sorular

“Getirimi İsteme Bağlama” dersi ücretsiz mi?

Evet — “Getirimi İsteme Bağlama” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve NLP Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. NLP Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.

“Getirimi İsteme Bağlama” dersinde ne öğreneceğim?

Temellendirilmiş ve kaynak gösteren bağlamla yanıt verme NLP Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.

NLP Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?

Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te NLP Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 4. dersidir.

“Getirimi İsteme Bağlama” 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 NLP Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?

Evet. Her NLP Academy 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

  1. LLM'ler Neden Getirim Gerektirir
  2. Belgeleri Parçalara Bölme ve Gömme
  3. Vektör Deposu ile Vektör Araması
  4. Getirimi İsteme Bağlama
← NLP Academy Sayfasına Dön