Erişim Optimizasyonu: Tokenizasyondan Vektör Kuantizasyonuna

Qdrant Geliştirici İlişkileri Lideri Kacper Łukawski tarafından verilen 'Retrieval Optimization: Tokenization to Vector Quantization' kursunda, tokenizasyon hakkında her şeyi öğrenecek ve büyük ölçekli, kullanıcıya yönelik RAG uygulamalarınızda vektör aramasını nasıl optimize edeceğinizi keşfedeceksiniz. Vektör aramasının nasıl çalıştığına dair teknik detayları inceleyecek ve daha iyi performans için bunu nasıl optimize edeceğinizi göreceksiniz. Bu kurs, RAG ve arama sonuçlarınızdaki ilk adımı optimize etmeye odaklanır. Byte-Pair Encoding, WordPiece ve Unigram gibi farklı tokenizasyon tekniklerinin nasıl çalıştığını ve arama alaka düzeyini nasıl etkilediğini göreceksiniz. Ayrıca, yerleştirme (embedding) modellerindeki terminoloji uyuşmazlıkları ve kesilmiş parçalar (truncated chunks) gibi yaygın zorlukların üstesinden nasıl geleceğinizi öğreneceksiniz. Aramanızı optimize etmek için kalitesini ölçebilmeniz gerekir. Bu amaçla çeşitli kalite metriklerini öğreneceksiniz. Çoğu vektör veri tabanı, yaklaşık en yakın komşu araması için Hierarchical Navigable Small Worlds (HNSW) kullanır. Daha yüksek hız ve maksimum alaka düzeyi için HNSW parametrelerini nasıl dengeleyeceğinizi göreceksiniz. Son olarak, bellek kullanımını ve arama hızını artırmak için farklı vektör kuantizasyon tekniklerini kullanacaksınız. Detaylı olarak yapacaklarınız: 1. İç işleyişi öğrenin