Databricks üzerinde Üretken Yapay Zeka ve LLM'ler

Prompt mühendisliği, RAG boru hatları (pipelines), model yönetişimi ve kod zekasında uzmanlaşarak Databricks üzerinde üretime hazır GenAI sistemleri oluşturun. Karmaşık görevleri ayrıştırmak için chain-of-thought, ReAct ve few-shot prompting kalıplarını uygulayacak, ardından Reciprocal Rank Fusion kullanarak vektör aramasını BM25 ile birleştiren arama destekli üretim (RAG) boru hatları inşa edeceksiniz. Kurs, dört hafta boyunca temel tekniklerden üretim aşamasına geçişe kadar ilerlemektedir. Birinci hafta; tokenizasyon mekaniğini, örnekleme parametrelerini, sistem prompt'larını ve Databricks Playground'u kapsar. İkinci hafta; gömmeler (embeddings), MLflow deney takibi, Feature Store ve çağrı grafiklerinde TDG puanlaması ile PageRank içeren PMAT kod zekasını kullanarak RAG sistemleri oluşturur. Üçüncü hafta; ince ayar (fine-tuning) ile RAG karar matrisini, SHA-256 güven zinciri doğrulaması ile kriptografik model imzalamayı, AI Gateway yapılandırmasını, Unity Catalog aracılığıyla model kayıt yönetişimini ve Databricks hesaplama altyapısını ele alır. Dördüncü hafta, tüm kavramları bir bitirme projesinde birleştirir: trueno-rag ve pmat kullanan, kalite odaklı bir kod geri alma boru hattı. RAG kalitesini, doğruluk-ilgililik teşhis çeyrekleri ve altı standart geri alma yöntemi...