Yapay Zeka Mühendisliği Kursu

Large Language Model (LLM) dünyasına giriş yaparak RAG kavramını tanıyacak ve Ollama üzerinden yerel modellerle LangChain ekosistemini keşfedeceksiniz.

• RAG Nedir ve Kullanım Alanları
• Ollama Kurulumu ve Gemma3 Entegrasyonu
• PromptTemplate ve OutputParser Yapıları
• Retrieval + Augmented Generation Mimarisi
• Keyword Match ve TF-IDF Bilgi Çekme
• Vektör Kavramı ve Cosine Similarity
• Chunk Mantığı ve Paragraf Bölme
• Başlık Regex'i ve Boşluk Algılama
• LangChain LLMChain Entegrasyonu
• Embedding ve LLM Demo Uygulaması

Veriyi doğru bölmek RAG başarısının anahtarıdır. Sliding window, metin normalizasyonu ve metadata zenginleştirme tekniklerini öğreneceksiniz.

• Sliding Window ve Overlap Oranları
• Sentence Transformers ile Konusal Parçalama
• Regex ile Madde ve Bölüm Ayrımı
• Metin Temizleme ve Şablon Silme
• Türkçe Karakter Standardizasyonu
• RecursiveCharacterTextSplitter Kullanımı
• Document Schema ve Metadata Etiketleme
• Kaynak, Başlık ve Sayfa Metadata Yönetimi
• Context Injection Örnekleri
• Chunk Yapılarının Karşılaştırmalı Analizi

Metinleri anlamlı vektörlere dönüştürmeyi ve ChromaDB gibi vektör veritabanları üzerinde semantik arama algoritmalarını öğreneceksiniz.

• bge-m3 ve mpnet ile Embedding Alma
• Vektör Çakışması ve Skor Yönetimi
• ChromaDB Kurulumu ve Collection Yapısı
• VectorstoreRetriever Entegrasyonu
• Metadata Filtreleme ile Hassas Arama
• BM25 + Embedding Kombinasyonu
• Similarity Skora Dayalı Yeniden Sıralama
• Threshold Tuning ve Yanlış Chunk Analizi
• HuggingFace Tokenizer + GPU Desteği
• Toplu Embedding ve Veri Aktarımı

LLM çıktılarını kontrol etmeyi, yönlendirmeyi ve yapılandırılmış veri (JSON) çekmeyi LangChain zincirleri üzerinden öğreneceksiniz.

• Chat Stili ve Dil Kullanımı Belirleme
• Few-Shot Prompting ve Yönlendirme
• Temperature ve Top-p Parametre Kontrolü
• JSON, String ve Eval-Safe Parserlar
• Prompt Test Framework Tasarımı
• SimpleSequentialChain ve LLM Zincirleri
• Tool Tanımlama ve Agent Atamaları
• LLM Error Logging ve Fallback Promptlar
• Markdown ve Özet Yanıt Formatlama
• Şablonlara Dinamik Değişken Entegrasyonu

Geliştirdiğiniz RAG sistemini dış dünyaya açmak için FastAPI ile endpoint yazımı, Pydantic modeller ve frontend bağlantısını öğreneceksiniz.

• Endpoint Yazımı ve Servis Mimarisi
• Request ve Response Modelleri (Pydantic)
• CORS Konfigürasyonu ve Frontend Bağlantısı
• Request Loglama ve Rate-Limit Middleware
• Swagger UI ile Otomatik API Dokümantasyonu
• Global Hata Yakalama ve JSON Yanıtlar
• Health Check Endpoint ve Kontrol Servisi
• Structured Logging ve Metrik Takibi
• Chatbot Arayüzü: HTML + Fetch API
• LangChain Çıktılarını Servis Etme

Yanıtlama hızını artırmak için Redis tabanlı önbellekleme sistemleri, fuzzy matching ve semantik cache tekniklerini öğreneceksiniz.

• Redis-Server Kurulumu ve RedisInsight
• redis-py ile Key-Value Yönetimi
• MD5 ve Hash Key Stratejileri
• Cache Hit Oranı Artırma Yöntemleri
• TTL (Time To Live) ve Otomatik Temizlik
• RapidFuzz ile Benzerlik Araması
• Eşik Değer ve Benzerlik Skoru Testleri
• Embedding ile Cache Key Yapısı
• Cache + Search + LLM Pipeline Demo
• Performans ve Latency Optimizasyonu

LLM'lerin yanlış bilgi üretme riskini yönetmeyi, kaynak tabanlı doğrulamayı ve güven puanlama sistemlerini kurmayı öğreneceksiniz.

• Hallucination Senaryoları ve Tespiti
• Chunk Kaynağından Veri Doğrulama
• Yanıt ile Kaynak Snippet Eşleşmesi
• Otomatik Kontrol Sorusu Soran Agentlar
• Yanıt Metni ve Kaynak Tutarlılık Testi
• Uzunluk, Anlam ve Bağlam Puanlama
• Multi-Metric Confidence Skoru Hesaplama
• "Bilmiyorum" Fallback Sistemleri
• Admin Onay ve Kalite Kontrol Modülleri
• İnsan-in-the-loop Kalite Arayüzleri

Klasik RAG sistemlerinin ötesine geçerek; çok adımlı düşünme (reasoning), tool kullanımı ve karmaşık iş akışı yöneten agent yapıları kuracaksınız.

• Multi-Step Reasoning ve Düşünme Yapısı
• Soruyu Alt Görevlere Bölme Teknikleri
• Cevap Öz-Değerlendirmesi ve Tekrar Deneme
• Clarification (Açıklama) Sorusu Soran Yapılar
• Heterojen Kaynak Sentezleme
• API ve Hesap Makinesi Tool Bağlantıları
• Araçla Çalışan Agent Mimarisi
• Multi-Agent Workflow ve State Takibi
• Hata Durumunda Geri Alma (Rollback)
• Arama, Hesaplama ve Karar Birleştirme

Kullanıcı bazlı takip sistemleri kuracak; session yönetimi, performans izleme ve Prometheus/Grafana entegrasyonuyla chatbot'u ölçülebilir hale getireceksiniz.

• UUID ile Kullanıcı İzleme
• Session Bazlı Hafıza (Memory) Yönetimi
• Kullanıcı Dil ve Üslup Uyumluluğu
• Like/Dislike ve Geri Bildirim Toplama
• Prometheus ve Grafana Entegrasyonu
• Latency Logging ve Hız Takibi
• Hit Oranı, Precision ve Recall Analizi
• Redis ve API Hata İzleme
• Unit ve Integration Test Altyapısı
• Health Check Monitoring

Geliştirilen sistemi canlı ortama almak için Docker konteynerizasyon, Nginx proxy yapılandırması ve CI/CD süreçlerini tamamlayarak projenizi sunacaksınız.

• Docker, Uvicorn ve PM2 ile Yayın
• Nginx Reverse Proxy Yapılandırması
• Çoklu Model Yönetimi
• .env ve Global Config Yönetimi
• Kullanıcı Güvenliği ve Şifreleme
• Redis ve ChromaDB Yedekleme Planı
• Token Bazlı Authentication Sistemi
• CI/CD Pipeline Entegrasyonu
• Kullanıcı Deneyimi ve Final Feedback Alımı
• RAG Sistemi Sunum ve Demo Gösterimi