Erişim Destekli Üretim (RAG) Tabanlı Sohbet Botları Eğitimi

📋 Eğitim Bilgileri

• Eğitmen: Murat Karakaya
• Ders Adı: Erişim Destekli Üretim (RAG) Tabanlı Sohbet Botları
• Ders Kodu: 514
• Toplam Süre: 9 saat 22 dakika
• Toplam Bölüm Sayısı: 9
• Toplam Ders Sayısı: 55

🎯 Eğitim Hedefleri

Bu eğitim, katılımcıların RAG (Retrieval-Augmented Generation) teknolojisini kullanarak modern sohbet botları geliştirmelerini sağlamayı hedefler. Eğitim sonunda:

• Büyük dil modellerine erişim yöntemlerini öğreneceksiniz
• Sistem yönlendirmesi ile temel sohbet botları geliştirebileceksiniz
• RAG teknolojisi ile gelişmiş sohbet botları oluşturabileceksiniz
• Gradio ile kullanıcı dostu arayüzler tasarlayabileceksiniz

📚 Eğitim İçeriği

• 2.2 Google Colab Menü Seçenekleri (00:13:24)
• 2.3 Google Colab Örnek Kullanım (00:05:58)

3. Büyük Dil Modellerine Erişim

• 3.1 Büyük Dil Modellerine Erişim Yöntemleri (00:12:01)
• 3.6 Gemini Yazılım Geliştirme Kiti (SDK): Model Parametreleri (00:12:29)
• 3.7 Gemini Yazılım Geliştirme Kiti (SDK): Güvenlik Filtreleri (00:08:35)
• 3.8 Gemini Yazılım Geliştirme Kiti (SDK): Sohbet API (00:07:26)
• 3.9 Gemini Yazılım Geliştirme Kiti (SDK): Yapısal Çıktı (00:05:25)
• 3.10 Gemini Yazılım Geliştirme Kiti (SDK): İçerik Akışı (00:04:41)
• 3.11 Gemini Yazılım Geliştirme Kiti (SDK): Kullanım Sınırları (00:16:20)
• 3.12 Gemini Yazılım Geliştirme Kiti (SDK): Metin Gömüleri (00:09:06)

4. Sistem Yönlendirmesi ile Sohbet Botu Geliştirme

• 4.1 Giriş ve Genel Bakış (00:09:41)
• 4.2 Ana Bileşenler ve İş Akışı (00:13:36)
• 4.3 Sistem ve Kullanıcı Yönlendirmeleri (00:11:56)
• 4.4 Bağlam Penceresi (00:13:39)
• 4.5 Temel Yönlendirme Teknikleri (00:07:14)
• 4.6 Bağlam İçi Öğrenme (00:10:16)
• 4.7 Halüsinasyon Azaltma Teknikleri (00:08:12)
• 4.8 Kullanım Alanları ve Sınırlamaları (00:14:43)
• 4.9 Erişim Destekli Üretim Tabanlı Sohbet Botlarına Geçiş (00:09:30)

5. Erişim Destekli Metin Üretimi (RAG) Nasıl Çalışır?

• 5.1 Giriş ve Genel Bakış (00:07:05)
• 5.2 Temel Bileşenleri ve İş Akışı: Veriye Erişim (00:04:50)
• 5.3 Temel Bileşenleri ve İş Akışı: Metin Üretimi (00:05:42)
• 5.4 Faydaları ve Kısıtları (00:10:31)

6. Vektör Veritabanını Oluşturmak ve Metin Erişimi

• 6.1 Giriş ve Genel Bakış (00:05:22)
• 6.2 Bilgi Tabanı Oluşturma (00:09:26)
• 6.3 Metin Çıkarımı (00:08:31)
• 6.4 Metin İşleme (00:10:31)
• 6.5 Karakter Bazlı Metin Parçalama (00:15:50)
• 6.6 Token Bazlı Metin Parçalama (00:19:07)
• 6.7 Metni Vektöre Çevirme (00:22:07)
• 6.8 Gömme Modelleri (00:11:52)
• 6.9 Vektör Veritabanına Giriş (00:08:54)
• 6.10 Vektör Veritabanını Hazırlama (00:09:31)
• 6.11 Metin Parçalarını Vektör Veritabanında Saklama (00:04:38)
• 6.12 Vektör Veritabanından Metin Parçalarına Erişim (00:08:33)
• 6.13 Vektör Veritabanını Sorgulama (00:09:49)
• 6.14 Tüm İş Akışının Kodlanması (00:11:47)

7. Bağlam ve Cevap Oluşturma

• 7.1 Giriş ve Genel Bakış (00:04:04)
• 7.2 Vektör Veritabanını Sorgulama (00:10:32)
• 7.3 Sistem Yönlendirmesini Hazırlama (00:07:50)
• 7.4 Bağlam Oluşturma (00:08:31)
• 7.5 Cevap Oluşturma (00:10:08)

8. Sohbet Botunun Geliştirilmesi

• 8.1 Giriş ve Genel Bakış (00:06:17)
• 8.2 Sohbet Döngüsünün Hazırlanması (00:14:25)
• 8.3 Sohbet Arayüzünün Geliştirilmesi (00:19:10)
• 8.4 Sınırlılıkları ve İyileştirme Yönleri (00:14:27)
• 8.5 Sorgu İyileştirme (00:19:50)
• 8.6 İleri Seviye Gelişim Rehberi (00:13:23)

9. Eğitim Sonu-Kapanış

• 9.1 Erişim Destekli Üretim (RAG) Tabanlı Sohbet Botları Eğitiminde Ne Öğrendik? (00:07:16)

🛠️ Teknolojiler ve Araçlar

• Python: Ana programlama dili
• Google Colab: Geliştirme ortamı
• Gemini API: Büyük dil modeli erişimi
• Gemini SDK: Google Gen AI Yazılım Geliştirme Kiti
• RAG (Retrieval-Augmented Generation): Erişim destekli metin üretim teknolojisi
• Gradio: Kullanıcı arayüzü geliştirme
• Vektör Veritabanları: Bilgi depolama ve erişim

📁 Proje Yapısı

btk_rag_bot_egitimi/
├── 1.Giriş Bölümü/
│   ├── Egitim_Bilgi_Formu_v3.docx
│   └── Murat_Karakaya_Eğitmen Bilgi Formu.docx
├── 2.Kurulum ve Çalışma Ortamı/
│   └── 5_Erişim_Destekli_Metin_Üretimi_Nasıl_Çalışır.ipynb
├── 6.Vektör Veritabanını Oluşturmak ve Metin Erişimi/
│   └── 6_Vektör_Veritabanını_Oluşturmak_Metin_Erişimi.ipynb
├── 7.Bağlam ve Cevap Oluşturma/
│   └── 7_Bağlam_ve_Cevap_Oluşturma.ipynb
├── 8.Sohbet Botunun Geliştirilmesi/
│   └── 8_Sohbet_Botunun_Geliştirilmesi.ipynb
├── 9.Eğitim Sonu-Kapanış/
│   └── 9.1_Eğitim Sonu-Kapanış.pptx
├── Bilgilendirme_Sunumu.pptx
├── Eğitim_İçeriği_v4.xlsx
├── LICENSE
├── README.md
├── Örnek Bilgi Tabanı/
│   ├── CiftAnadalProgramiYonergesi.pdf
│   ├── DersMuafiyetiveIntibakIslemleriYonergesi.pdf
│   ├── DersSinavEvraklarininMuhafazasiYonergesi.pdf
│   ├── LisansEğitimÖğretimYönetmeliği.pdf
│   └── LisansOgrencileriIcinBursYonergesi.pdf

🚀 Başlangıç

Gereksinimler

1. Google hesabı (Google Colab için)
2. Gemini API anahtarı (Google AI Studio'dan ücretsiz alabilirsiniz)
3. Temel Python bilgisi
4. İnternet bağlantısı (Google Colab için)

Kurulum

1. Bu repository'yi bilgisayarınıza klonlayın:

git clone https://github.com/kmkarakaya/btk_rag_bot_egitimi.git

2. Google Colab'da notebook dosyalarını açın:

   • Direkt olarak GitHub'dan:
   • Veya dosyaları indirip Colab'a yükleyin

3. Gemini API anahtarınızı alın ve yapılandırın:

   • Google AI Studio adresinden ücretsiz API anahtarı alın
   • Notebook'larda belirtilen yere API anahtarınızı girin

Kullanım

1. Sıralı İlerleme: Eğitimi belirtilen sıra ile takip edin
2. Pratik Yapın: Her bölümdeki notebook dosyalarını çalıştırın
3. Deneyim Kazanın: Pratik uygulamaları tamamlayın ve örnekleri geliştirin

📖 Notebook Dosyaları

Mevcut Notebook'lar

• 2_1_Google_Colab_Çalışma_Ortamı.ipynb: Google Colab kullanımına detaylı giriş
• 3_3_3_11_Gemini_Yazılım_Geliştirme_Kiti_(SDK).ipynb: Gemini API ve SDK kullanım rehberi

Geliştirilme Aşamasında

Diğer bölümlere ait notebook dosyaları şu anda geliştirilme aşamasındadır ve yakında eklenecektir.

🎓 Öğrenme Çıktıları

Bu eğitimi tamamladıktan sonra:

• RAG teknolojisinin temellerini anlayacaksınız
• Büyük dil modelleri ile etkili çalışabileceksiniz
• Modern sohbet botları geliştirebileceksiniz
• Kullanıcı dostu arayüzler tasarlayabileceksiniz
• Vektör veritabanları ile çalışabileceksiniz
• Tanıtım ve Bilgilendirme

2. Kurulum ve Çalışma Ortamı

• Google Colab Çalışma Ortamı
• Menü Seçenekleri ve Örnek Kullanım

3. Büyük Dil Modellerine Erişim

• Büyük Dil Modellerine Erişim Yöntemleri
• Gemini API Anahtarı Alımı ve Kullanımı
• API Kullanımı ve Maliyet Yönetimi
• Performans İzleme ve Hata Ayıklama

4. Sistem Yönlendirmesi ile Sohbet Botu Geliştirme

• Sistem Yönlendirmesi ile Sohbet Botu Geliştirme
• Uygulama Örnekleri
• Avantaj ve Dezavantajları

5. Erişim Destekli Metin Üretimi (RAG) Nasıl Çalışır

• RAG Teknolojisi ve Ana Bileşenler
• Uygulama Örnekleri
• Avantaj ve Dezavantajları

6. Vektör Veritabanını Oluşturmak ve Metin Erişimi

• Yönlendirme ve Vektör Veritabanı İyileştirmeleri

7. Sohbet Botu İçin Arayüz Geliştirme

• Hızlı Arayüz Geliştirme Kütüphaneleri
• Gradio ile Arayüz Geliştirme

8. Sohbet Botunun Geliştirilmesi

• RAG Tabanlı Sohbet Botu Geliştirme
• Atölye Uygulamaları

9. Eğitim Sonu-Kapanış

• Eğitim Sonu Değerlendirme ve Kapanış

Detaylı içerik ve ders listesi için Eğitim_İçeriği_v4.xlsx dosyasını inceleyebilirsiniz.

🚀 Başlangıç

Gereksinimler

1. Google hesabı (Google Colab için)
2. Gemini API anahtarı
3. Temel Python bilgisi

Kurulum

1. Bu repository'yi bilgisayarınıza klonlayın:

git clone https://github.com/kmkarakaya/btk_rag_bot_egitimi.git

2. Google Colab'da notebook dosyalarını açın

3. Gemini API anahtarınızı alın ve yapılandırın

Kullanım

1. Eğitim sırasıyla ilerleyin
2. Her bölümdeki notebook dosyalarını çalıştırın
3. Pratik uygulamaları tamamlayın

🎓 Öğrenme Çıktıları

Bu eğitimi tamamladıktan sonra:

• RAG teknolojisinin temellerini anlayacaksınız
• Büyük dil modelleri ile çalışabileceksiniz
• Modern sohbet botları geliştirebileceksiniz
• Kullanıcı dostu arayüzler tasarlayabileceksiniz
• Vektör veritabanları ile çalışabileceksiniz

👨‍🏫 Eğitmen Hakkında

Murat Karakaya - Yapay zeka ve makine öğrenmesi konularında uzman eğitmen. RAG teknolojileri ve büyük dil modelleri konularında deneyimli.

📄 Lisans

Bu proje MIT lisansı altında lisanslanmıştır. Detaylar için LICENSE dosyasına bakınız.

🤝 Katkıda Bulunma

Bu eğitim materyaline katkıda bulunmak istiyorsanız:

1. Bu repository'yi fork edin
2. Feature branch'i oluşturun (git checkout -b feature/YeniOzellik)
3. Değişikliklerinizi commit edin (git commit -m 'Yeni özellik eklendi')
4. Branch'inizi push edin (git push origin feature/YeniOzellik)
5. Pull Request oluşturun

📞 İletişim

Sorularınız için GitHub Issues bölümünü kullanabilirsiniz.

---

Not: Bu eğitim materyali BTK Akademi için hazırlanmıştır ve eğitim amaçlı kullanım içindir.