Скачать или смотреть RAG: Yapay Zekaya Şirket Hafızası (Retrieval-Augmented Generation Rehberi)

Yapay zeka modelleri (LLM'ler) inanılmaz derecede zeki olabilirler, ancak kritik bir kusurları var: "Zamanda donmuş" durumdalar ve şirketinizin özel verilerini bilmiyorlar. Bu videoda, yapay zekayı sadece genel bir sohbet botu olmaktan çıkarıp, şirketinizin tüm bilgi birikimine hakim bir "Kurumsal Hafıza"ya dönüştüren RAG (Retrieval-Augmented Generation) teknolojisini inceliyoruz.
LLM'lerin "halüsinasyon" görmesini nasıl engelleriz? Binlerce sayfalık teknik dokümanı, satış raporlarını veya şirket politikalarını yapay zekaya yeniden eğitim (fine-tuning) yapmadan nasıl öğretiriz? Cevap: RAG Mimarisi.
Bu videoda neler bulacaksınız?
• RAG Nedir? LLM'lerin dış dünya verileriyle ve şirket içi dokümanlarla konuşmasını sağlayan bu mimarinin temelleri.
• Genel Zeka vs. Kurumsal Hafıza: Yapay zekanın "açık kitap sınavına" girmesi ne demektir?.
• RAG Nasıl Çalışır? 4 temel adım: Bilgi Getirme (Retrieval), Vektörleştirme (Embedding), Zenginleştirme (Augmentation) ve Üretim (Generation).
• Chunking (Parçalama) Stratejileri: Büyük verilerin yapay zekanın anlayacağı küçük parçalara (Fixed, Semantic, Recursive) bölünmesi neden hayati önem taşır?.
• Vektör Veritabanları: Pinecone, Weaviate, Milvus gibi veritabanlarının RAG sistemindeki rolü.
• RAG vs. Fine-Tuning: Modeli yeniden eğitmek ne zaman gereklidir, RAG ne zaman daha avantajlıdır?.
Şirket verilerinizi güvenli bir şekilde yapay zekaya entegre ederek maliyetleri düşürmek ve doğruluğu artırmak istiyorsanız bu rehber tam size göre.

#RAG #YapayZeka #LLM #VeriBilimi #VectorDatabase #RetrievalAugmentedGeneration #KurumsalHafıza #Pinecone #LangChain #YapayZekaEğitimi