Erişim Destekli Metin Üretimi (RAG): GEMINI ve CHROMADB ile TEMEL BİR RAG UYGULAMASI
WEB sitesi: https://www.muratkarakaya.net/
Colan Notebook: https://colab.research.google.com/dri...
Github pages: https://kmkarakaya.github.io/Deep-Lea...
Github Repo: https://github.com/kmkarakaya/Deep-Le...
Erişim Destekli Metin Üretimi : • Erişim Destekli Metin Üretimi: Belgel...
ChatGPT hakkında Herşey içerikleri: • ChatGPT hakkında herşey
Herkes için Yapay Zeka içerikleri: • Herkes İçin Yapay Zeka
Nasıl Sunsam eğitimi: • Nasıl Sunsam: Sıfırdan Webe Yapay Zek...
--------------------------------- ILGILI DİĞER İÇERİKLER ------------------------------------------------
Transformerlar Hakkında Herşey: • Transformer Hakkında Herşey: Yapay Ze...
Yapay Zekaya Nerden Başlasam: • Nerden Başlasam?
Python ile Uygulamalı Yapay Zeka: • Python ile Uygulamalı Yapay Zeka
Keras Eğitimleri: • Keras Eğitimleri
Öğrenci Proje Konuları: • Yapay Zeka ile Öğrenci Bitirme Proje ...
Tüm Türkçe eğitimler: https://www.youtube.com/c/MuratKaraka...
---------------------------------------- EĞİTİM İÇERİĞİ------------------------------------------------------------
Bu kapsamlı eğitim serisinde, Retrieval Augmented Generation (RAG) uygulaması geliştirme dünyasına dalıyoruz. GEMINI ve Chromadb gibi ileri teknolojileri kullanarak bir chatbot oluşturmak istiyorsanız, doğru yerdesiniz! Bu video, ister deneyimli bir geliştirici olun, ister yeni başlıyor olun, RAG sistemi oluşturmakla ilgilenen herkes için tasarlandı.
Serimizin ilk üç bölümünde:
GEMINI API ile Metin Üretimi ve Sohbet Kodlama: Dinamik metin tabanlı etkileşimler oluşturmak için GEMINI API'nin nasıl uygulanacağını ve kullanılacağını öğrenin.
Kalıcı Chromadb ile Vektör Depolama ve Benzerlik Araması Oluşturma: Chromadb kullanarak vektörleri verimli bir şekilde nasıl depolayacağınızı ve geri alacağınızı öğrenin.
Bu dördüncü bölümde, "GEMINI & CHROMADB TEMELLİ BASİT BİR RAG UYGULAMASI" başlıklı, bu güçlü araçları kullanarak işlevsel bir RAG pipeline'ı oluşturmayı hedefliyoruz. İşte neler bekleyebilirsiniz:
Videoda Kapsanan Temel Adımlar:
Kalıcı Chromadb ile Sıfırdan Bir Bilgi Tabanı Oluşturma: Birden fazla belgeden sağlam bir bilgi tabanı oluşturmayı öğrenin.
Birden Fazla Belge Yükleme ve Bilgi Tabanı Oluşturma: Belgelerinizi yükleme ve düzenleme adım adım kılavuzu.
Bilgi Tabanını Test Etme: Bilgi tabanınızın doğru çalıştığını sağlama yöntemleri.
Kalıcı Chromadb'den Bir Bilgi Tabanı Yükleme: Bilgi tabanınızı verimli bir şekilde nasıl yükleyeceğinizi öğrenin.
LLM Bağlantısı: Sohbet API'si ile Google GEMINI: Google GEMINI modelini daha iyi etkileşim için entegre edin.
Mevcut Bilgi Tabanı için RAG Pipeline Oluşturma: Bilgi tabanınızı GEMINI ile kullanmak için kesintisiz bir pipeline geliştirin.
Kullanıcı Etkileşimi İçin Basit Bir Döngü: Kullanıcı dostu bir döngü uygulayın.
RAG İçin Bir Gradio Arayüzü: Daha iyi bir kullanıcı deneyimi için Gradio kullanarak sezgisel bir arayüz oluşturun.
Tüm bu adımlar, Google Colab üzerinde Python ile uygulanacak ve kodlanacak, böylece kolayca takip edebilir ve süreci tekrar edebilirsiniz.
Geliştiriciler ve teknoloji meraklılarından oluşan topluluğumuza katılın! En son eğitimlerimiz ve teknoloji içgörülerimiz için beğenmeyi, paylaşmayı ve abone olmayı unutmayın.
Videoyu burada izleyin: GEMINI & CHROMADB TEMELLİ BASİT BİR RAG PİPLİNE
Hashtagler:
#RAG #Chatbot #Chromadb #Gemini #Kodlama #Python #GoogleColab #MakineÖğrenimi #YapayZeka #MuratKarakayaAkademi
Смотрите видео Erişim Destekli Metin Üretimi (RAG): GEMINI ve CHROMADB ile TEMEL BİR RAG UYGULAMASI онлайн без регистрации, длительностью часов минут секунд в хорошем качестве. Это видео добавил пользователь Murat Karakaya Akademi 01 Январь 1970, не забудьте поделиться им ссылкой с друзьями и знакомыми, на нашем сайте его посмотрели 515 раз и оно понравилось 45 людям.