Pinecone ve LangGraph ile RAG Sistemleri ve Ajan Yapılı İş Akışları

Bu Retrieval Systems, RAG ve Agentic Workflows kursu, gerçek dünya verilerini kullanarak geri çağıran, akıl yürüten ve yanıt veren akıllı yapay zeka sistemleri oluşturmanız için sizi gerekli becerilerle donatır. Üretime hazır geri çağırma ve ajan boru hatları tasarlamak için ChromaDB, Pinecone, LangChain, LangFuse ve Python gibi araçlarla çalışacaksınız. Modül 1'de, dil modellerini gömmeler (embeddings) ve benzerlik araması kullanarak harici bilgilerle nasıl bağlayacağınızı öğrenerek Retrieval-Augmented Generation (RAG) sistemlerinin temellerini keşfedeceksiniz. Modül 2, vektör veri tabanlarına ve anlamsal aramaya odaklanır; burada vektör indeksleri oluşturacak, anlamsal verileri sorgulayacak ve Chroma, Pinecone ve FAISS gibi platformlar genelinde performans dengelerini değerlendireceksiniz. Modül 3, konuşma ajanları ve iş akışlarına odaklanır; durum tabanlı diyalog sistemleri tasarlayacak, oturum belleğini yönetecek ve RAG destekli çok adımlı soru-cevap sohbet robotları oluşturacaksınız. Modül 4'te, sorunları teşhis etmek, gecikmeyi görselleştirmek ve yeniden sıralama (reranking) ile sorgu yönlendirme yoluyla ajan çıktılarını iyileştirmek için LangFuse ve OpenTelemetry gibi araçları kullanarak optimizasyon, hata ayıklama ve gözlemlenebilirlik konularında uzmanlaşacaksınız. Bu kursun sonunda şunları yapabileceksiniz: - LLM'leri harici bilgi kaynaklarına bağlayan uçtan uca RAG boru hatları oluşturmak.