Süre
Modüller 6 modül
Bilgi al

Kurs Açıklaması

Eğitmenler

Günümüz yapay zeka uygulama çağında bilgiye erişim hızı, ölçeği ve doğruluk beklentisi hiç olmadığı kadar yükseldi. Kurumlar, büyük dil modellerini (LLM’ler) kendi kurumsal verileriyle zenginleştirerek hem yanıt kalitesini artırmak hem de güvenilir, kaynak gösterilebilir çıktılar üretmek istiyor. Bu yoğun tempolu 3 saatlik “LangChain ile Retrieval-Augmented Generation (RAG) Atölyesi”, katılımcılara bir RAG mimarisini sıfırdan ayağa kaldırmanın teori-pratik birleşimini sunuyor.

Atölye; RAG’in temel kavramlarını, LangChain ile bileşenleri nasıl orkestre edeceğimizi ve günün sonunda canlı olarak çalışan bir doküman tabanlı sohbet botu geliştirmeyi hedefliyor. Katılımcılar; doküman işleme-embedding-vektör arama zincirini uçtan uca deneyimleyerek, uzun bağlam ihtiyacına kıyasla RAG’in getirdiği hız, maliyet ve izlenebilirlik avantajlarını doğrudan gözlemleyecekler.

Kimler Katılmalı

  • Veri bilimciler, MLOps mühendisleri, yazılım geliştiriciler – LLM tabanlı uygulamalar inşa etmek isteyenler

  • RAG mimarisinin pratik faydasını kurumuna taşımayı hedefleyen teknik liderler

  • Kısa sürede öğren-uygula-göster döngüsüyle somut çıktı elde etmek isteyen profesyoneller

Bu atölye, sıkı bir zaman diliminde yoğun öğrenme sağlayarak katılımcıları “metinden bilgiye” giden RAG yolculuğunda hızla ileri taşıyacak; gerçek veriler üzerinde, canlı demosu yapılmış bir proje ile ayrılmanızı sağlayacaktır.

Konular

Neler Göreceğiz?
  • Neler yapılacağı ve nelerin kapsam dışında kalacağı

  • Canlı demo: Günün sonunda nasıl bir uygulama geliştirmiş olacağız

  • Ortam kurulumu

Retrieval Augmented Generation Temelleri
  • RAG mimarisini ve avantajlarını anlama

  • RAG vs Long Context Modeller (uzun bağlam)

  • Ana bileşenler: Doküman işleme, embedding'ler, vektör depolama ve retrieval

  • Gerçek dünyadan RAG uygulama örnekleri ve kullanım alanları

LangChain Giriş
  • LangChain temelleri

  • Doküman yükleyiciler ve metin parçalama (chunking) stratejileri

  • Embedding modelleri ve vektör veritabanları

  • Retriever'lar ve sorgu dönüştürme yöntemleri

  • LLM'lerle entegrasyon

Chatbot Oluşturma
  • Proje yapısını oluşturma

  • Doküman alım hattını oluşturma (Ingestion pipeline)

  • Vektör deposu oluşturma ve yapılandırma

  • Vektör benzerlik metrikleri

  • RAG için etkili prompt'lar tasarlama

  • Retrieval chain oluşturma

  • Gradio ile uygulama arayüzünü uygulama

Yayına Alma
  • Uygulamanızı yayına hazır hale getirme

  • Ortam değişkenleri ve güvenlik en iyi uygulamaları

  • Modeli deploy etme

  • API anahtarlarının güvenli yönetimi

  • Canlı ortamınızı test etme

Kapanış ve Sonraki Adımlar
  • Büyük doküman koleksiyonlarıyla başa çıkma

  • Gecikmeyi azaltma stratejileri

  • Maliyet optimizasyon yaklaşımları

  • Kurumsal seviyede dikkat edilmesi gereken hususlar

  • Multi Modal RAG

  • Fine-Tuning

  • Agentic RAG

  • Yapılanların özeti

  • Ek kaynaklar ve dokümantasyon

  • Soru-Cevap oturumu

Bizimle iletişime geçin

Görmek istediğiniz workshop'ları önermek için WhatsApp bize ulaşın!