Model Online/Fiziksel
Süre
Modüller 6 modül

Eğitimin Amacı ve Kapsamı

Hukuk, finans, sağlık, insan kaynakları ve müşteri operasyonlarında bir RAG asistanının doğru görünürken kaynakta olmayan bir bilgi uydurması veya yanlış belgeyi referans göstermesi kabul edilemez. Bu eğitim; modelin parametrik önyargısını bastırıp yalnızca sağlanan bağlama sadık kalmasını (faithfulness/grounding), paragraf ve cümle düzeyinde tıklanabilir kaynak atfı üretmesini ve yetersiz kanıt durumunda güvenli şekilde "bu bilgi kaynaklarda yer almıyor" diyebilmesini sağlayan mühendislik tekniklerini kapsar.

Katılımcılar yapılandırılmış alıntı şemaları, üretim sonrası iddia-kanıt doğrulama (NLI / grounding check) ve çelişkili tarih/sürüm yönetimi içeren güvenilir bir yanıt üretim katmanı kurar.

Kimler Katılmalı?

  • Yüksek doğruluk ve denetlenebilirlik gerektiren RAG uygulamaları geliştiren yazılım ve yapay zeka mühendisleri
  • Regüle sektörlerde kurumsal bilgi asistanı tasarlayan çözüm mimarları ve veri bilimciler
  • Yapay zeka çıktılarının kalite ve güvenilirliğinden sorumlu ürün ve platform ekipleri
  • Ön koşul: Temel RAG mimarisi ve LLM API/Structured Outputs bilgisi

Kazanımlar

  • Her iddiayı belge kimliği, sayfa numarası ve birebir alıntı (quote span) ile eşleştiren çıktılar tasarlar
  • Kanıt yetersiz olduğunda uydurma yapmak yerine eksik bilgiyi belirten abstention (çekimserlik) kuralları kurar
  • Farklı tarihli veya birbiriyle çelişen kurumsal belgeler geldiğinde önceliklendirme ve çelişki bildirimi uygular
  • NLI modelleri, HHEM veya LLM-as-a-judge ile yanıtın kaynaklara sadakatini (faithfulness) otomatik denetler
  • Sahte atıfları (citation hallucination) yakalayan üretim sonrası doğrulama filtreleri geliştirir

Konular

Grounding Anatomisi ve RAG Halüsinasyon Türleri
  • Kaynak dışı bilgi ekleme (extrinsic), kaynağı çarpıtma (intrinsic) ve sahte kaynak gösterimi (citation hallucination)
  • Modelin önbelleğindeki genel bilgiyle kurumsal doküman çeliştiğinde davranışı kontrol etme
Kaynak Gösterimi (Citation) Mimarileri
  • Satır içi `[Doc-1, s.4]` referansları, yapılandırılmış JSON alıntı şemaları ve sağlayıcı yerel citation özellikleri
  • Quote-then-answer kalıbı: önce birebir kanıt cümlesini çıkarma, ardından yanıtı sentezleme
Kanıt Yetersizliği (Abstention) ve Çelişkili Kaynak Yönetimi
  • Kısmi kanıt, belirsiz soru ve kapsam dışı sorularda uydurmayı önleyen karar akışı
  • Yürürlük tarihi, belge sürümü ve resmiyet derecesine göre çelişkili parçaların ele alınması
Üretim Sonrası Doğrulama ve Grounding Check
  • Yanıtı atomik iddialara (claims) bölüp her iddiayı kaynak parçayla NLI / mini-check modeliyle doğrulama
  • Birebir alıntıların kaynak metin içinde gerçekten geçip geçmediğinin deterministik kontrolü
Kullanıcı Arayüzünde Güven ve Kaynak Doğrulama Deneyimi
  • Tıklanabilir kaynak kartları, PDF üzerinde ilgili paragrafı vurgulama (bounding box / span highlight)
  • Güven düzeyi ve kısmi yanıt göstergelerinin kullanıcıya şeffaf sunulması
Uygulama: Sıfır Toleranslı Kaynaklı Yanıt Hattı
  • Kurum prosedür/mevzuat örnekleri üzerinde tuzak sorularla (unanswerable & conflicting) test
  • Faithfulness ve citation precision/recall skorlarının ölçülmesi

Bu Kategorideki Diğer Eğitimler

  • 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
  • Agentic RAG: Çok Adımlı ve Otonom Bilgi Getirme Mimarileri

    Tek seferlik vektör aramasının yetmediği karmaşık sorularda sorgu planlama, çoklu kaynak yönlendirme, getirilen kanıtı değerlendirme, sorgu düzeltme (Corrective/Self-RAG) ve LangGraph ile döngüsel Agentic RAG programı.

    RAG ve Kurumsal Bilgi Sistemleri Kurumsal
    Canlı Kurs
    6 modül
    İncele
  • GraphRAG ve Bilgi Grafiği Destekli RAG Sistemleri

    Varlıklar arası çok adımlı ilişkileri ve tüm doküman kümesini kapsayan bütüncül soruları yanıtlamak için bilgi grafiği (Knowledge Graph), Neo4j, topluluk özetleri (Microsoft GraphRAG) ve vektör+graf hibrit mimarileri programı.

    RAG ve Kurumsal Bilgi Sistemleri Kurumsal
    Canlı Kurs
    6 modül
    İncele
  • RAG Değerlendirme ve Kalite Güvencesi (RAG Evaluation / RAG Evals)

    RAG sistemlerini ”göz kararı” denemekten çıkarıp altın test veri seti (golden dataset), sentetik test üretimi, RAGAS/DeepEval/Promptfoo, CI/CD regresyon kapıları ve canlı trafik izleme ile sistematik değerlendirme programı.

    RAG ve Kurumsal Bilgi Sistemleri Kurumsal
    Canlı Kurs
    6 modül
    İncele

Bizimle iletişime geçin