Bu eğitimde, dosyaları ve verileri Retrieval-Augmented Generation veya RAG için nasıl optimize edeceğimizi öğreneceğiz.

Bu eğitimin sonunda, özel bir bilgi kaynağı kullanırken bir LLM 'un ürettiği yanıtların kalitesini artırmak için izleyebileceğiniz uygulanabilir adımlara sahip olacaksınız.

RAG iki güçlü kavramı birleştirir: alma ve üretme. Yapay zeka temsilcinizin bir ürün kataloğu veya poliçe listesi gibi geniş veri kaynaklarından kesin bilgileri çekmesine ve ardından doğal, bilgilendirici yanıtlar oluşturmak için dil modellerini kullanmasına olanak tanır. Bu, yalnızca bir yanıt vermekle kalmayan, aynı zamanda güvenilir bir kaynaktan hızlı ve doğru bir şekilde doğru yanıtı veren bir temsilci anlamına gelir.

Ancak şu da var: Temsilcinizin yanıtlarının kalitesi büyük ölçüde onu beslediğiniz verilerin kalitesine ve yapısına bağlıdır. Eğer gelen veriler dağınık, gereksiz veya yapılandırılmamışsa, temsilcinizin yanıtları da bunu yansıtacaktır. İşte bu noktada veri ön işleme çok önemli hale gelir. Verilerinizi dikkatli bir şekilde hazırlayarak yüksek kaliteli, anlamlı ve doğru yanıtların temelini atmış olursunuz.

Bu seride, dosyalarınızı ve verilerinizi RAG'ye hazır hale getirmek için bilmeniz gereken her şey konusunda size rehberlik edeceğiz. Bunları ele alacağız:

• Netlik için belgelerinizi nasıl yapılandırmalısınız?
• Metin temizleme ve sadeleştirme için en iyi uygulamalar,
• Daha zengin bağlam için meta veriler ve özetler ekleme,
• Resimler ve tablolar gibi metin olmayan verileri optimize etme,
• Veri doğrulama ve bakım.

Her video, bu adımları örneklerle açıklayacak ve size doğrudan YZ projelerinize uygulayabileceğiniz eyleme geçirilebilir bilgiler verecektir. Bu serinin sonunda, herhangi bir veri kümesini alıp RAG için dönüştürecek ve YZ aracılarınızın performansını optimize edecek araçlara sahip olacaksınız.