RAG (Retrieval Augmented Generation)

ORTA

Vector store, embedding, chunking stratejileri ve production-grade RAG pipeline kurulumu.

📋 Konu Listesi

02 RAG mimarisi (indexing → retrieval → generation) Yakında

03 Chunk nedir, chunk boyutu seçimi → 04 Chunk overlap nedir → 05 Embedding nedir → 06 Embedding modelleri (OpenAI, Cohere, BGE, E5) → 07 Vector database nedir → 08 Pinecone kullanımı → 09 Weaviate kullanımı → 10 Qdrant kullanımı → 11 Chroma kullanımı → 12 pgvector (PostgreSQL) → 13 FAISS nedir → 14 Cosine similarity vs Dot product vs Euclidean → 15 Semantic search vs keyword search → 16 Hybrid search (BM25 + vector) → 17 BM25 algoritması → 18 Reranking nedir (Cohere Rerank, cross-encoder) → 19 Parent-child chunking stratejisi → 20 Sentence window retrieval → 21 HyDE (Hypothetical Document Embeddings) → 22 Query expansion → 23 Multi-query retrieval → 24 RAG değerlendirme metrikleri (RAGAS) → 25 Faithfulness metriği → 26 Answer relevancy metriği →

27 Context precision / recall Yakında

28 RAG'da hallucination azaltma Yakında

29 Metadata filtering → 30 Self-RAG → 31 Corrective RAG (CRAG) → 32 Agentic RAG → 33 GraphRAG (Microsoft) → 34 RAG vs Fine-tuning ne zaman hangisi →

Konu Listesi

RAG nedir, neden kullanılır
RAG mimarisi (indexing → retrieval → generation)
Chunk nedir, chunk boyutu seçimi
Chunk overlap nedir
Embedding nedir
Embedding modelleri (OpenAI, Cohere, BGE, E5)
Vector database nedir
Pinecone kullanımı
Weaviate kullanımı
Qdrant kullanımı
Chroma kullanımı
pgvector (PostgreSQL)
FAISS nedir
Cosine similarity vs Dot product vs Euclidean
Semantic search vs keyword search
Hybrid search (BM25 + vector)
BM25 algoritması
Reranking nedir (Cohere Rerank, cross-encoder)
Parent-child chunking stratejisi
Sentence window retrieval
HyDE (Hypothetical Document Embeddings)
Query expansion
Multi-query retrieval
RAG değerlendirme metrikleri (RAGAS)
Faithfulness metriği
Answer relevancy metriği
Context precision / recall
RAG’da hallucination azaltma
Metadata filtering
Self-RAG
Corrective RAG (CRAG)
Agentic RAG
GraphRAG (Microsoft)
RAG vs Fine-tuning ne zaman hangisi

LLM Temelleri Prompt Mühendisliği RAG Sistemleri AI Agents MCP Protocol Token Optimizasyonu Fine-Tuning LLM Mimarisi Değerlendirme Güvenlik & Etik MLOps Multimodal AI Özel Araçlar Knowledge Bases İleri Seviye LLM Temelleri Prompt Mühendisliği RAG Sistemleri AI Agents MCP Protocol Token Optimizasyonu Fine-Tuning LLM Mimarisi Değerlendirme Güvenlik & Etik MLOps Multimodal AI Özel Araçlar Knowledge Bases İleri Seviye

RAG (Retrieval Augmented Generation)

📋 Konu Listesi

Konu Listesi

AI Kariyerine Bugün Başla