Generative AI: Üretken Yapay Zeka için Python ile LangChain

Name: Generative AI: Üretken Yapay Zeka için Python ile LangChain
Rating: 4.7 (137 reviews)

LangChain ile Büyük Dil Modelleri (LLM) Uygulamaları | OpenAI API GPT ve ChatGPT ile RAG, Chain, Agent | NLP Projeleri

Created byTirendaz Academy

Last updated 2/2024

Turkish

Turkish [Auto],

What you'll learn

LangChain'in yeni ekosistemini öğreneceksiniz.
Üretken yapay zeka projelerinin nasıl yapılacağını öğreneceksiniz.
Büyük dil modelleri ile çalışmayı öğreneceksiniz.
OpenAI API içindeki GPT modelleri ile çalışmayı öğreneceksiniz.
HuggingFace içindeki modelleri kullanmayı öğreneceksiniz.
Büyük dil modelleri için prompt oluşturmayı öğreneceksiniz.
Chain'lerin nasıl kurulacağını öğreneceksiniz.
OpenAI embeddingleri kullanmayı öğreneceksiniz.
Vektör veri tabanlarını kullanmayı öğreneceksiniz.
RAG tekniğini öğreneceksiniz.
Conversation retriever chain kurmayı öğreneceksiniz.
Agentlar ile çalışmayı öğreneceksiniz.

Course content

1 section • 8 lectures • 1h 53m total length

LangChain'e Giriş3:34
Bu dersimizde LangChain'e giriş yapacağız ve bu frameworkün ekosistemini öğreneceğiz.
Çalışma Ortamının Kurulumu13:25
Bu videoda LangChain projeleri yapmak için gerekli çalışma ortamını kuracağız. Çalışma ortamına kullanacağımız kütüphaneleri ve ortam değişkenlerini yükleyeceğiz.
Modeller ile Çalışmak14:20
Bu dersimizde LangChain ile büyük dil modelleri nasıl çalışılır göreceğiz. Model olarak OpenAI'ın Chat modelini ve HuggingFace'in modellerini kullanacağız. Dersin sonunda büyük dil modelleri ile chat modelleri arasındaki farka bakacağız.
Promptlar ile Çalışmak11:37
Bu dersimizde promptlar ile nasıl çalışılacağını ele alacağız. Prompt template ve chat prompt template kavramını göreceğiz.
Chain'ler ile Çalışmak13:00
Chainler, birden fazla görevi birbirine zincirlemek için kullanılır. Bu dersimizde LangChain'de chainleri ele alacağız. Bir prompt, model ve output formatı bileşenlerini birbirine bağlayacağız.
RAG19:03
Bu dersimizde retrieval chain tekniğini adım adım ele alacağız. Bu teknik ile büyük dil modellerinin doğru cevaplar üretmesini sağlayacağız.
Genellikle, dil modelleri spesifik alanlar ile ilgili sorulara tam olarak doğru cevap veremezler. Bu retrieval tekniği ile modelin istediğimiz alanda uzmanlaşmasını sağlayabiliriz.
Retrieval tekniğini kullanmak için önce web sitesinden verileri çekeceğiz. Sonra bu verileri embeddingleyip bir vektör store veri tabanında saklayacağız. Ardından bu verileri modele göstereceğiz.
Web Sitesi ile Konuş19:33
Geliştiriciler genelde karşılıklı konuşma uygulaması yapmak isterler. Bu uygulamalar chatbot denir. Özellikle chatbotlar, ChatGPT'den sonra çok popüler oldu. Bu dersimizde conversation RAG tekniği ile bir web sitesi ile nasıl konuşacağınızı göstereceğim.
Agentlar ile Çalışmak19:27
Evet arkadaşlar geçen derslerimizde chain'lerin nasıl kullanıldığını gördük. Bu chain'lerdeki her adımı biz belirledik. Peki atılacak adımları dil modelleri belirlese ne olur? Agent kullanarak dil modellerinin kendi kararlarını vermesini sağlayabiliriz. Bu dersimizde LangChain yeni versiyonunu ile agent'lerin nasıl kullanıldığını göreceğiz.

Requirements

Python

Description

Merhaba herkese,

Generative AI: Üretken Yapay Zeka için Python ile LangChain kursuma hoş geldiniz.

Bu kursta generative ai alanın en önemli frameworklerinden LangChain gücünü öğreneceksiniz. LangChain son bir yıl içinde geliştirildi ama kısa sürede çok popüler oldu. OpenAI, HuggingFace, Gemini, ve Ollama gibi frameworkleri LangChain ile kullanabilirsiniz.

Kursun sonunda LangChain kullanarak büyük dil modelleri ile sıfırdan uygulamalar nasıl geliştirilir adım adım göreceksiniz.

Generative AI, derin öğrenmenin bir alt alanıdır ve metin, resim, müzik, ses ve video gibi yeni içerikler üretmek için kullanılır. Bu içerikleri üretmek için GPT, Mistral, Llama gibi büyük dil modelleri kullanılır. Son zamanlarda bu dil modellerini kullanarak ChatBot gibi uygulamalar geliştirmek çok popüler oldu.

İşte LangChain bu noktada devreye giriyor. Kısaca LangChain, büyük dil modellerini kullanarak uygulamalar geliştirmek için kullanılan framework'tür.

İşte bu eğitimde işleyeceğimiz konular:

LangChain ekosistemi
LangChain için çalışma ortamının kurulumu
LangChain kullanarak büyük dil modelleri ile çalışma
LLM'ler için prompt template oluşturma
Birden fazla bileşeni birleştirmek için chain kullanma
Retrieval chainler tekniği ile zincir oluşturma
Vektör veri tabanları ile çalışma
Sohbet için retrieval tekniğini kullanma
Agent nedir ve agentlar ile nasıl çalışılır?

LangChain, generative ai uygulamalarının merkezinde. Eğitimin sonunda bu framework'ün temel bileşenlerini öğreneceksiniz. Bu öğrendiklerinizle kendi üretken yapay zeka uygulamalarını yapabileceksiniz.

En büyük yatırım kendinize yaptığınız yatırımdır. Generative AI yeni rüzgar. Bu rüzgarı kaçırmamak için hemen Generative AI için LangChain öğrenin. Üretken yapay zeka yolculuğunuzda sizinle beraber olmaktan mutluluk duyarım.

Kurs içinde görüşmek üzere.

Mutlu öğrenmeler...

Who this course is for:

Yapay zeka meraklıları
Yazılımcılar
Uygulama geliştiriciler
NLP mühendisleri
Veri bilimcileri
Makine öğrenimi mühendisleri