Model Online/Fiziksel
Süre
Modüller 6 modül

Eğitimin Amacı ve Kapsamı

Ham veritabanı tabloları üzerinden doğrudan SQL üreten bir LLM; "net ciro", "aktif müşteri" veya "churn oranı" sorulduğunda iptalleri, iadeleri, KDV'yi veya test hesaplarını her seferinde farklı filtreleyerek yönetim toplantılarında çelişkili rakamlar üretir. Bu eğitim; iş kurallarını LLM'in tahminine bırakmak yerine merkeze bir Semantik Katman (Semantic Layer) ve resmi Metrik Sözlüğü koyan mimarileri ele alır.

Katılımcılar Cube, dbt Semantic Layer / MetricFlow veya yapılandırılmış YAML metrik modelleri üzerinde boyut (dimension), ölçü (measure), kanonik JOIN yolları ve iş terimleri sözlüğü tanımlar; LLM'i ham SQL yerine semantik katman API'sine veya doğrulanmış analitik görünümlere (marts) bağlar.

Kimler Katılmalı?

  • Kurumsal veri ambarı, dbt ve BI mimarisini yöneten veri ve analitik mühendisleri
  • Text-to-SQL ve self-servis analitik asistanlarında "tek doğru kaynak" (single source of truth) arayan yapay zeka mühendisleri
  • Veri yönetişimi, metrik standartları ve veri platformundan sorumlu veri mimarları
  • Ön koşul: İleri SQL, veri modelleme (star schema / data mart) ve temel LLM bilgisi

Kazanımlar

  • Ham tablo şeması ile yönetişimli semantik katman arasındaki doğruluk ve bakım farkını ortaya koyar
  • Metrikleri (measures), boyutları (dimensions), zaman granülasyonunu ve zorunlu filtreleri kod olarak (YAML) modeller
  • LLM'i serbest SQL yazmak yerine semantik katman sorgusu (Cube / MetricFlow / MCP) üretmeye yönlendirir
  • İş terimleri sözlüğünü (business glossary) ve eş anlamlı KPI adlarını semantik modele bağlar
  • Hibrit mimari kurarak standart KPI sorularını semantik katmandan, keşif sorularını onaylı veri martlarından yanıtlar

Konular

Neden Ham Text-to-SQL Kurumsal KPI'larda Yanılır?
  • Metrik sapması (metric drift), fan-out/chasm trap JOIN hataları ve örtük iş kuralları
  • Semantik katmanın rolü: iş mantığını prompt'tan çıkarıp versiyonlu veri modeline sabitlemek
Semantik Veri Modelleme: Küpler, Metrikler, Boyutlar ve Hiyerarşiler
  • Toplamlı, oranlı (ratio), kümülatif ve dönem karşılaştırmalı (YoY, MoM) metriklerin tanımlanması
  • Kanonik JOIN grafiği, varsayılan iş filtreleri (ör. `is_deleted = false`) ve zaman boyutları
Semantik Katman Araçları: dbt Semantic Layer, Cube ve BI Modelleri
  • dbt MetricFlow, Cube ve veritabanı içi Semantic Views yaklaşımlarının mimari karşılaştırması
  • Semantik katmanı REST, GraphQL, SQL API ve MCP sunucusu olarak LLM'e açma
Text-to-Semantic-Query: LLM ile Yapılandırılmış Metrik Çağrısı
  • Serbest SQL üretimi yerine `{metrics, dimensions, filters, timeDimensions, order}` JSON sorgusu üretme
  • Semantik katmanın bu yapılandırılmış isteği deterministik ve hatasız SQL'e derlemesi
İş Sözlüğü (Business Glossary) ve Hibrit Analitik Mimarisi
  • Kurum içi kısaltmaların ve departman dilinin kanonik metriklere vektör/sözlük aramasıyla eşlenmesi
  • Tanımlı KPI'larda semantik katman, tanımsız keşif sorularında daraltılmış OBT/Data Mart SQL'i kullanımı
Uygulama: Kurumsal KPI'lar İçin Semantik Katman ve AI Asistanı
  • Kurumun temel KPI'ları için YAML semantik modelinin yazılması ve LLM aracına bağlanması
  • Ham Text-to-SQL ile Semantik Katman yaklaşımının tutarlılık karşılaştırması

Bu Kategorideki Diğer Eğitimler

  • Text-to-SQL Sistemlerinde Sorgu Doğrulama, Güvenlik ve Yetki Kontrolü

    LLM tarafından üretilen SQL sorgularını çalıştırmadan önce AST (SQLGlot) ile doğrulayan, zararlı komutları ve ağır sorguları engelleyen, Row-Level Security (RLS) ve sütun maskeleme uygulayan güvenlik programı.

    RAG ve Kurumsal Bilgi Sistemleri Kurumsal
    Canlı Kurs
    6 modül
    İncele
  • Text-to-SQL Doğruluk Değerlendirmesi ve Benchmark Tasarımı

    Text-to-SQL sistemlerini Execution Accuracy, sonuç kümesi eşleşmesi, AST yapısal karşılaştırma, sorgu verimliliği (VES) ve belirsiz/tuzak sorularla kurumsal şemalar üzerinde ölçen değerlendirme programı.

    RAG ve Kurumsal Bilgi Sistemleri Kurumsal
    Canlı Kurs
    6 modül
    İncele
  • LangChain ile RAG LangChain ile RAG

    LangChain kullanarak doküman parçalama, embedding, vektör veritabanı kurulumu ve Gradio arayüzü ile uçtan uca Retrieval-Augmented Generation (RAG) sohbet botu geliştirme atölyesi.

    RAG ve Kurumsal Bilgi Sistemleri Kurumsal, Bireysel Workshop
    Canlı Kurs
    6 modül
    İncele
  • Multimodal RAG Multimodal RAG

    LangChain ile PDF belgelerindeki metin, tablo ve görselleri ayrıştırıp çok modlu embedding ve birleşik vektör arama ile sorgulayan Multimodal RAG sistemi geliştirme atölyesi.

    RAG ve Kurumsal Bilgi Sistemleri Kurumsal, Bireysel Workshop
    Canlı Kurs
    6 modül
    İncele
  • Retrieval Augmented Generation (RAG) Temelleri

    Kurumsal dokümanlar üzerinde doğru ve kaynak gösteren yanıtlar üreten uçtan uca bir RAG sisteminin temellerini (belge işleme, chunking, embedding, vektör arama, prompt grounding ve temel değerlendirme) öğreten program.

    RAG ve Kurumsal Bilgi Sistemleri Kurumsal
    Canlı Kurs
    6 modül
    İncele
  • Embedding Modelleri ve Semantik Arama (Semantic Search)

    Dense, sparse (SPLADE/BM25), Matryoshka ve late-interaction (ColBERT) embedding modellerini; çok dilli/Türkçe arama kalitesini, domain uyarlamasını ve yüksek doğruluklu semantik arama sistemlerini kapsayan program.

    RAG ve Kurumsal Bilgi Sistemleri Kurumsal
    Canlı Kurs
    6 modül
    İncele

Bizimle iletişime geçin