iX atölyesi: RAG sistemlerini verimli bir şekilde değerlendirin ve optimize edin

RAG sistemi (Geri Alma-Artırılmış Üretim), bir arama motorunu bir dil modeliyle birleştirir: Önce ilgili metinleri bulur ve ardından bunları uygun bir yanıt formüle etmek için kullanır. Bu, yapay zekanın harici bilgilere erişmesine ve daha kesin sonuçlar sunmasına olanak tanır.

RAG sistemlerini sistematik olarak değerlendirme ve optimize etmeye yönelik iki günlük yoğun atölyede, RAGAS gibi modern çerçeveleri kullanarak mevcut RAG sistemlerini sistematik olarak nasıl değerlendireceğinizi, zayıf yönleri nasıl belirleyeceğinizi ve sağlam temellere dayanan performans analizleri yapmayı öğreneceksiniz. Anlamsal parçalama, karma arama, sorgu genişletme, yeniden sıralama ve bilgi grafikleri gibi gelişmiş teknikler hakkında bilgi edinecek ve RAG uygulamalarınızın doğruluğunu, alaka düzeyini ve verimliliğini sürdürülebilir bir şekilde artırmak için bunları doğrudan pratik alıştırmalarda uygulayacaksınız.

Gerçek kullanım senaryolarıyla çok sayıda pratik

Atölye interaktif olarak yapılandırılmıştır ve pratik uygulamaya büyük önem vermektedir. İki deneyimli eğitmenin yoğun desteğiyle, küçük ekipler veya iki kişilik gruplar halinde gerçekçi kullanım senaryoları üzerinde çalışacak ve üretimle ilgili senaryolardaki tipik zorluklar için bağımsız olarak çözüm yaklaşımları geliştireceksiniz.

Farklı optimizasyon stratejilerini karşılaştırır, etkilerini değerlendirir ve sağlam ve güçlü RAG uygulamaları geliştirmek için bunların hedefli bir şekilde nasıl birleştirilebileceğini öğrenirsiniz.

İki yapay zeka uzmanının deneyiminden yararlanın

Andrena Objects'ten Steve Haupt ve Lilli Huss, yazılım geliştirmedeki uzun yıllara dayanan deneyimlerini üretken yapay zeka alanındaki derin uzmanlıkla birleştiriyor. Yapay zeka destekli uygulamaların geliştirilmesinde şirketlere eşlik ediyorlar ve gerçek projelerdeki deneyimlerini doğrudan atölyeye taşıyorlar.

İki eğitmenin yoğun desteği sayesinde bireysel sorular, kendi kullanım durumlarınızın paylaşılması ve farklı çözüm yaklaşımlarının ortak tartışılması için bolca alan vardır. Küçük ekipler halinde çalışmak, yeni yöntemleri hemen denemenizi ve öğrendiklerinizi doğrudan kendi pratiğinize aktarmanızı mümkün kılar.

Bu atölye kimler için uygundur?

Atölye, halihazırda RAG sistemleriyle çalışan ve performanslarını, alaka düzeyini ve sağlamlığını daha da geliştirmek isteyen yazılım geliştiricileri ve yapay zeka mühendislerini hedefliyor.

(ilk)