Chroma, Weaviate & Production RAG Deployment

Chroma, Weaviate & Production RAG Deployment, geliştiricilere ve ML mühendislerine gelişmiş arama ve artırılmış geri alma üretimi (RAG) için vektör veritabanlarını dağıtma ve yönetme konusunda uçtan uca beceriler kazandırır. Python SDK'sı aracılığıyla yerel bir Chroma örneği başlatarak, koleksiyonları yapılandırarak ve binlerce belgeyi içe aktararak başlayacaksınız. Embedding modellerini (OpenAI, HuggingFace) Chroma'ya bağlayan otomatik boru hatları (pipelines) oluşturacak ve boyut uyuşmazlıklarını gidereceksiniz. Ardından, LLM yanıtlarını doğrulanabilir verilere dayandırmak ve etkisini değerlendirmek için Chroma ve LangChain ile bir RAG boru hattı tasarlayacaksınız. Weaviate üzerine olan kurslar aracılığıyla, çok sınıflı şemalarla karmaşık verileri modelleyecek, birbiriyle bağlantılı nesneleri içe aktaracak, sorgu gecikmesini kıyaslayacak ve anlamsal (semantic), vektör ve hibrit sorgular yazacaksınız. Docker Compose ile Weaviate'i ayağa kaldıracak, bir şema tanımlayacak ve ilk anlamsal aramanızı gerçekleştireceksiniz. Ek modüller size Chroma ve Flask ile anlamsal bir arama API'si oluşturmayı, bir ETL boru hattı aracılığıyla meta verileri ve çoklu koleksiyonları yönetmeyi ve gelişmiş RAG kalıplarını (Corrective, Self-RAG ve Agentic) uygulamayı öğretir. Weaviate'in otomatik vektörleştirmesini etkinleştirecek ve ödünleşimleri değerlendirecek, gecikmeyi azaltmak için dizin parametrelerini ayarlayacaksınız.