RAG Eğitimi: Retrieval-Augmented Generation
Belge tabanlı yapay zeka sistemleri kurmak için kapsamlı RAG eğitim programı. Embedding modelleri, vektör veritabanları, hibrit arama, yeniden sıralama ve değerlendirme tekniklerini uygulamalı olarak öğrenin.
Neden Bu Eğitim?
- Üretim ortamında onlarca RAG sistemi kurmuş eğitmen deneyimi.
- Hibrit arama, yeniden sıralama ve değerlendirme metriklerine derin odak.
- Türkçe metin işleme ve çok dilli RAG senaryoları üzerine pratik içerik.
- Açık kaynak (Llama Index, LangChain) ve kurumsal yığın (Azure AI Search) örnekleri.
Eğitim İçeriği
RAG Temelleri
Embedding modelleri, chunking stratejileri ve temel retrieval mekanizmaları.
RAG Temelleri →İleri Retrieval Teknikleri
Hibrit arama, BM25, yeniden sıralama, multi-query ve self-query retrieval.
İleri Retrieval Teknikleri →Değerlendirme ve Üretime Alma
Ragas, TruLens ile değerlendirme; izleme, maliyet yönetimi ve canlı dağıtım.
Değerlendirme ve Üretime Alma →Kurumsal RAG Senaryoları
Çok dilli, çok kiracılı ve güvenlik gereksinimleri olan RAG sistemleri.
Kurumsal RAG Senaryoları →İlgili İçerikler
- RAG Yazıları
Üretim deneyiminden RAG makaleleri.
- AI Sözlük
RAG ve embedding terimleri.
- Eğitim Talebi
Şirket içi RAG atölyesi için iletişim.
SSS
RAG eğitimi için Python bilgisi şart mı?▾
Temel Python ve REST API bilgisi yeterli. Embedding modelleri ve vektör veritabanları gibi ileri konular eğitim içinde aktarılıyor.
Hangi vektör veritabanları öğretiliyor?▾
PgVector, Qdrant, Weaviate ve Azure AI Search üzerinde uygulamalı örnekler. Seçim kriterleri ve maliyet karşılaştırmaları detaylı işleniyor.
Türkçe RAG için özel teknikler işleniyor mu?▾
Evet — Türkçe için tokenization, multilingual embedding modelleri (mE5, BGE-m3) ve hibrit arama optimizasyonu kapsanıyor.