Model Online/Fiziksel
Süre
Modüller 5 modül

Eğitimin Amacı ve Kapsamı

Kurumsal bilgi asistanlarının canlıya çıkabilmesi iki temel şarta bağlıdır: kurum dokümanlarından yüksek doğrulukla bilgi getirmesi ve politikaya aykırı, kişisel veri sızdıran veya kaynağa dayanmayan (halüsinasyon) yanıtları kesin olarak engellemesi. Bu eğitim, AWS'nin yönetilen RAG servisi Amazon Bedrock Knowledge Bases ile güvenlik katmanı Bedrock Guardrails'i birlikte kurgulama pratiği kazandırır.

Çok modlu doküman ayrıştırma, hiyerarşik ve semantik chunking, OpenSearch Serverless / Aurora pgvector indeksleme, yapısal veri kaynakları (Text-to-SQL), metadata filtreleme, reranking ve Guardrails politikaları (yasaklı konular, PII maskeleme, contextual grounding ve automated reasoning kontrolleri) uygulamalı olarak işlenir. Katılımcılar kurum verisiyle çalışan güvenli bir RAG referans uygulaması ve kontrol listesi üretir.

Kimler Katılmalı?

  • AWS üzerinde kurumsal RAG ve asistan çözümleri geliştiren yapay zeka ve yazılım mühendisleri
  • Üretken AI güvenlik, uyumluluk ve yönetişim katmanını tasarlayan bulut mimarları
  • Bilgi tabanı veri hatlarını kuran veri mühendisleri
  • Ön koşul: Python (boto3), temel AWS servisleri (S3, IAM) ve genel LLM/RAG kavramları

Kazanımlar

  • Bedrock Knowledge Bases üzerinde doküman tipine uygun ayrıştırma, chunking ve vektör mağazası seçimi yapar
  • Hibrit arama, metadata filtreleme, sorgu ayrıştırma (query decomposition) ve reranker modelleriyle retrieval kalitesini artırır
  • Bedrock Guardrails ile zararlı içerik, prompt saldırısı (prompt attack), yasaklı konu ve hassas bilgi (PII) filtrelerini devreye alır
  • Contextual grounding check ile kaynak dokümana dayanmayan halüsinasyon yanıtlarını çalışma zamanında yakalar
  • RetrieveAndGenerate API'sini, kaynak atıflarını (citations) ve Guardrail müdahale izlerini uygulama katmanında yönetir

Konular

Amazon Bedrock Knowledge Bases Mimarisi ve Veri Hazırlama
  • Veri kaynakları (S3, Confluence, SharePoint), multimodal FM parser ve özel Lambda dönüşümleri
  • Fixed, hierarchical, semantic chunking stratejileri ve vektör mağazası (OpenSearch, pgvector, PineCone) seçimi
İleri Retrieval: Hibrit Arama, Metadata Filtreleme ve Reranking
  • Semantik + tam metin (hybrid) arama, dinamik metadata filtreleri ve örtük filtre çıkarımı
  • Sorgu yeniden yazma, Cohere/Bedrock reranker entegrasyonu ve yapısal (SQL) veri kaynakları
Bedrock Guardrails: İçerik, Konu ve PII Güvenliği
  • Zararlı içerik eşikleri, prompt injection/jailbreak kalkanları ve kuruma özel yasaklı konular (denied topics)
  • Yerleşik PII varlıkları ve özel regex desenleriyle maskeleme veya engelleme
Contextual Grounding ve Automated Reasoning Kontrolleri
  • Kaynak metne bağlılık (grounding) ve soruyla ilgililik (relevance) skorlarıyla halüsinasyon engelleme
  • Politika ve kural belgelerine karşı mantıksal doğrulama (Automated Reasoning checks)
Uygulama Entegrasyonu, Değerlendirme ve Maliyet/Gecikme Optimizasyonu
  • ApplyGuardrail API'siyle bağımsız kullanım, akış (streaming) sırasında kontrol ve trace analizi
  • Bedrock Evaluations ile RAG + Guardrail isabet ölçümü ve yanlış pozitif/negatif ince ayarı

Bu Kategorideki Diğer Eğitimler

  • SageMaker ve AI Platform Servisleri

    Amazon SageMaker AI (Unified Studio, JumpStart, Training, Pipelines, Model Registry ve Endpoints) ile klasik makine öğrenmesi ve açık ağırlıklı LLM'lerin eğitimi, dağıtımı ve MLOps yönetimi.

    Enterprise AI Platforms ve Agent Cloud Ekosistemi Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Vertex AI / Gemini Enterprise Agent Platform

    Google Cloud Vertex AI ve Gemini modelleriyle kurumsal AI ve agent geliştirme: Google Gen AI SDK, Vertex AI Search ile grounding, context caching, güvenlik kontrolleri ve kurumsal dağıtım.

    Enterprise AI Platforms ve Agent Cloud Ekosistemi Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Agent Development Kit

    Google'ın açık kaynaklı Agent Development Kit (ADK) framework'ü ile modüler multi-agent sistemler geliştirme: LlmAgent, Sequential/Parallel/Loop iş akışı agent'ları, MCP araçları, yerel değerlendirme ve dağıtım.

    Enterprise AI Platforms ve Agent Cloud Ekosistemi Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Google Cloud Vertex AI Agent Engine ile Kurumsal Agent Geliştirme

    Google Cloud Vertex AI Agent Engine ve Agent Development Kit (ADK) kullanarak ölçeklenebilir, güvenli ve yönetilen kurumsal agent mimarileri tasarlamayı, devreye almayı ve işletmeyi uygulamalı olarak öğrenin.

    Enterprise AI Platforms ve Agent Cloud Ekosistemi Kurumsal
    Canlı Kurs
    4 modül
    İncele
  • Vertex AI Model Garden: Kurumsal Model Seçimi ve Endpoint Yönetimi

    Vertex AI Model Garden üzerindeki Gemini, ortaklık modelleri ve açık ağırlıklı (open-weight) modelleri değerlendirme, özelleştirme, güvenli endpoint olarak devreye alma ve maliyet-performans optimizasyonu süreçlerini öğrenin.

    Enterprise AI Platforms ve Agent Cloud Ekosistemi Kurumsal
    Canlı Kurs
    4 modül
    İncele
  • Bulut Tabanlı Agent Sistemlerinde Governance ve Observability

    Kurumsal bulut agent sistemlerinde uçtan uca tracing, telemetri, otomatik değerlendirme (evaluation), güvenlik guardrail katmanları ve IAM tabanlı erişim yönetişimini tasarım ve uygulama boyutuyla öğrenin.

    Enterprise AI Platforms ve Agent Cloud Ekosistemi Kurumsal
    Canlı Kurs
    4 modül
    İncele

Bizimle iletişime geçin