0'dan 100'e çıkmak için nihai Tam Yığın Yapay Zeka Mühendisliği yol haritası. Bu, Başlangıç seviyesinden Tam Yığın Yapay Zeka Mühendisine → gerçekte ne gerektiğine dair tam olarak haritalanmış yoldur. > Kodlamanın Temelleri ile başlayın. > Python, Bash, Git ve test etmeyi öğrenin. > Her güçlü yapay zeka mühendisi temel bilgilerle başlar. > LLM API'lerini anlayarak modellerle nasıl etkileşim kuracağınızı öğrenin. > Bu size yapılandırılmış çıktıları, önbelleğe almayı, sistem istemlerini vb. öğretecektir. > API'ler harikadır, ancak ham LLM'lerin etkili olabilmesi için hala en son bilgilere ihtiyacı vardır. > LLM'lerin genellikle daha fazla bilgi/modelle nasıl zenginleştirildiğini öğrenin. > Bu size ince ayar, RAG, istem/bağlam mühendisliği vb. ile ilgili temel bilgileri öğretecektir. > Güçlü LLM'ler bağlam olmadan işe yaramaz. İşte bu noktada Retrieval teknikleri yardımcı olur. > Vektör veritabanları, hibrit alma, indeksleme stratejileri vb. hakkında bilgi edinin. > Alma işlemi sağlam olduktan sonra RAG'a geçin. > Popüler düzenleme çerçevelerini kullanarak alma + oluşturma işlem hatları, yeniden sıralama ve çok adımlı alma oluşturmayı öğrenin. > Şimdi, yapay zekanın yanıtlamadan oyunculuğa geçtiği Yapay Zeka Aracılarına adım atın. > Belleği, çoklu etmen sistemlerini, döngüdeki insan tasarımını, Etmen kalıplarını vb. öğrenin. > Altyapı ile üretimde nasıl sevk edileceğini öğrenin. > Bu size CI/CD, kapsayıcılar, model yönlendirme, Kubernetes ve geniş ölçekte dağıtımı öğretecektir. > Gözlemlenebilirlik ve Değerlendirmeye Odaklanın. > Değerlendirme veri kümeleri, yargıç olarak LLM, izleme, enstrümantasyon ve sürekli değerlendirme işlem hatlarının nasıl oluşturulacağını öğrenin. ...