Bu kursta, Retrieval-Augmented Generation yani RAG için dosya ve verileri nasıl optimize edeceğimizi öğreneceğiz.

Kursun sonunda, özel bir bilgi kaynağı kullanıldığında bir LLM'nin ürettiği yanıtların kalitesini artırmak için izleyebileceğiniz somut adımlara sahip olacaksınız.

RAG, iki güçlü kavramı birleştirir: erişim ve üretim. Bu sayede AI ajanınız, bir ürün kataloğu veya politika listesi gibi geniş veri kaynaklarından doğru bilgiyi çekebilir ve ardından doğal, bilgilendirici yanıtlar üretmek için dil modellerini kullanabilir. Yani, ajanınız sadece bir yanıt vermekle kalmaz, aynı zamanda doğru yanıtı güvenilir bir kaynaktan hızlı ve doğru şekilde sunar.

Ancak önemli bir nokta var: Ajanınızın verdiği yanıtların kalitesi, ona sağladığınız verinin kalitesine ve yapısına büyük ölçüde bağlıdır. Eğer veriler dağınık, tekrarlı veya yapısızsa, ajanınızın yanıtları da buna göre olur. İşte bu noktada veri ön işleme kritik hale gelir. Verinizi özenle hazırlayarak, kaliteli, anlamlı ve doğru yanıtlar için sağlam bir temel oluşturursunuz.

Bu seride, dosya ve verilerinizi RAG için hazırlamak adına bilmeniz gereken her şeyi adım adım anlatacağız. Şunları ele alacağız:

• Belgelerinizi anlaşılır şekilde nasıl yapılandıracağınız,
• Metni temizleme ve sadeleştirme için en iyi uygulamalar,
• Daha zengin bir bağlam için nasıl meta veri ve özet ekleyeceğiniz,
• Görseller ve tablolar gibi metin dışı verileri nasıl optimize edeceğiniz,
• Veri doğrulama ve bakım işlemleri.

Her video, bu adımları örneklerle açıklayacak ve doğrudan AI projelerinizde uygulayabileceğiniz pratik bilgiler sunacak. Bu serinin sonunda, herhangi bir veri setini RAG için dönüştürüp AI ajanlarınızın performansını en üst düzeye çıkarmak için gerekli araçlara sahip olacaksınız.