Model Online/Fiziksel
Süre
Modüller 6 modül

Eğitimin Amacı ve Kapsamı

Bir RAG veya arama sisteminin tavan başarısını, doğru belgeyi ilk aşamada bulabilen embedding ve retrieval katmanı belirler; yanlış seçilmiş bir embedding modeli Türkçe eklerde, sektörel kısaltmalarda veya ürün kodlarında alakasız sonuçlar döndürür. Bu eğitim; bi-encoder mimarisini, açık ve ticari embedding modellerini (BGE-M3, E5, Qwen3-Embedding, Cohere, OpenAI, Voyage), Matryoshka (MRL) boyut düşürmeyi ve binary/scalar quantization'ı derinlemesine inceler.

Katılımcılar kurumlarının Türkçe ve çok dilli dokümanları üzerinde farklı embedding modellerini Recall@k ve NDCG@k metrikleriyle kıyaslar; sektörel terminoloji için embedding fine-tuning sürecini uygular.

Kimler Katılmalı?

  • RAG, kurumsal arama, öneri veya benzer kayıt bulma sistemleri geliştiren yapay zeka mühendisleri
  • Metin temsili, kümeleme ve semantik eşleştirme üzerine çalışan veri bilimciler
  • Arama kalitesi ve indeks bellek maliyetini optimize eden arama/platform mühendisleri
  • Ön koşul: Python, temel vektör/lineer cebir kavramları ve NLP/LLM aşinalığı

Kazanımlar

  • Bi-encoder, cross-encoder, sparse ve ColBERT (late interaction) temsillerinin farklarını açıklar
  • Türkçe ve sektörel metinlerde embedding modellerini kendi benchmark veri setiyle değerlendirir
  • Matryoshka (MRL) ve int8/binary quantization ile bellek maliyetini düşürürken kalite kaybını ölçer
  • Sorgu–belge asimetrisini yönetmek için instruction/prefix tabanlı embedding kullanımını yapılandırır
  • Hard negative madenciliği ve contrastive learning ile kuruma özel embedding modeli ince ayarı yapar

Konular

Vektör Temsilleri ve Contrastive Learning Temelleri
  • Kelime dağarcığı eşleşmesinden (BM25) yoğun vektör uzayına geçiş ve InfoNCE kaybı
  • Kosinüs benzerliği, iç çarpım (dot product), L2 mesafesi ve vektör normalizasyonu
Embedding Model Aileleri ve Çok Dillilik
  • OpenAI, Cohere, Voyage ile BGE-M3, multilingual-E5 ve Qwen3-Embedding karşılaştırması
  • Asimetrik arama (kısa sorgu – uzun belge), görev önekleri (prefixes) ve Türkçe morfoloji etkisi
Dense, Learned Sparse (SPLADE) ve Late Interaction (ColBERT)
  • Tek vektör darboğazı ve kesin terim/kod eşleşmelerinde dense modellerin sınırları
  • BGE-M3 çoklu vektör çıktıları ve ColBERT token düzeyinde MaxSim etkileşimi
Boyut İndirgeme ve Vektör Quantization
  • Matryoshka Representation Learning (MRL) ile esnek vektör boyutu seçimi
  • Float32'den FP16, INT8 (scalar) ve 1-bit (binary) vektörlere geçiş ve yeniden skorlama (rescoring)
Kurumsal Domain İçin Embedding Fine-Tuning
  • LLM ile sentetik (sorgu, pozitif parça) üretimi ve hard negative madenciliği
  • Sentence Transformers ile hızlı domain adaptasyonu ve aşırı uyumun önlenmesi
Laboratuvar: Kurumsal Embedding Benchmark'ı
  • Kurum dokümanları üzerinde Recall@k, MRR ve NDCG@k ölçümü
  • Bellek, gecikme ve doğruluk dengesine göre model seçim raporu

Bu Kategorideki Diğer Eğitimler

  • Vector Database Mimarileri (pgvector, Milvus, FAISS, Weaviate, Pinecone)

    HNSW, IVF, DiskANN ve PQ indeksleme algoritmalarını; pgvector, Milvus, Qdrant, Weaviate, FAISS ve Pinecone mimarilerini; filtreli ANN aramasını, multi-tenancy ve ölçekleme kararlarını kapsayan mühendislik programı.

    RAG ve Kurumsal Bilgi Sistemleri Kurumsal
    Canlı Kurs
    6 modül
    İncele
  • RAG için Veri Hazırlama, Belge Ayrıştırma ve Chunking

    Karmaşık PDF, Word, tablo ve taranmış kurumsal belgeleri Docling, Unstructured ve VLM'lerle ayrıştırma; yapısal, semantik, parent-child ve contextual chunking stratejileriyle yüksek kaliteli RAG indeksi kurma programı.

    RAG ve Kurumsal Bilgi Sistemleri Kurumsal
    Canlı Kurs
    6 modül
    İncele
  • RAG Sistemlerinde Kaynak Gösterimi, Grounding ve Halüsinasyon Kontrolü

    Kurumsal RAG asistanlarında yanıtların yalnızca getirilen kanıtlara dayanmasını (grounding), satır içi doğrulanabilir kaynak atfı (citation) üretmesini, çelişkili bilgileri yönetmesini ve kanıt yoksa çekimser kalmasını sağlayan program.

    RAG ve Kurumsal Bilgi Sistemleri Kurumsal
    Canlı Kurs
    6 modül
    İncele
  • İleri Seviye RAG İleri Seviye RAG

    BM25-dense hibrit arama, ColBERT, neural reranking, kendi kendini doğrulayan Agentic RAG, GraphRAG, Text-to-SQL ve GPU hızlandırmalı kurumsal RAG mimarileri.

    RAG ve Kurumsal Bilgi Sistemleri Kurumsal, Bireysel
    Canlı Kurs
    10 modül
    İncele
  • Hibrit Arama ve Yeniden Sıralama (Hybrid Search & Reranking)

    BM25/SPLADE anahtar kelime araması ile vektör aramasını RRF/ağırlıklı füzyonla birleştiren, sorgu genişletme (HyDE, multi-query) ve cross-encoder/ColBERT reranker modelleriyle RAG isabetini yükselten program.

    RAG ve Kurumsal Bilgi Sistemleri Kurumsal
    Canlı Kurs
    6 modül
    İncele
  • Metadata Tasarımı ve Erişim Kontrollü (Permission-Aware) RAG

    Kurumsal RAG sistemlerinde departman, rol, belge güncelliği ve kategori filtreleme için metadata şeması tasarımı, self-querying ve RBAC/ABAC/ReBAC yetki kontrollü (security-trimmed) belge getirme programı.

    RAG ve Kurumsal Bilgi Sistemleri Kurumsal
    Canlı Kurs
    6 modül
    İncele

Bizimle iletişime geçin