[{"data":1,"prerenderedAt":63},["ShallowReactive",2],{"training:advanced-rag-kurumsal-llm-uygulamalari:tr":3},{"id":4,"title":5,"slug":6,"summary":7,"cover_image_url":8,"category":9,"duration_hours":15,"level":16,"module_count":17,"description":18,"outline":19,"faq":46,"updated_at":62},132,"Advanced RAG & Kurumsal LLM Uygulamaları","advanced-rag-kurumsal-llm-uygulamalari","Büyük dil modellerinin (LLM) kurumsal dünyada yaygınlaşmasıyla birlikte, şirketler artık genel amaçlı yapay zekayı kendi özel verileriyle besleyerek daha doğru, güncel ve güvenilir sonuçlar üretme arayışına girdi. Retrieval-Augmented Generation (RAG) mimarisi, LLM'lerin halüsinasyon üretme riskini azaltırken kurumsal doküman havuzları, bilgi bankaları, müşteri hizmetleri kayıtları ve teknik kılavuzlar gibi kaynaklardan gerçek zamanlı bilgi çekerek yanıt kalitesini kökten değiştiriyor. Bugün bankacılıktan sağlığa, hukuktan üretime kadar pek çok sektör; iç bilgi asistanları, müşteri destek botları, doküman analiz sistemleri ve karar destek platformları geliştirirken RAG mimarisini merkeze koyuyor.\n\nAdvanced RAG & Kurumsal LLM Uygulamaları eğitimi, katılımcılara temel RAG mantığının ötesine geçerek chunking stratejileri, embedding optimizasyonu, hibrit arama, yeniden sıralama (re-ranking) ve çok adımlı sorgu teknikleri gibi ileri seviye yaklaşımları uygulamalı olarak kazandırır. Kurumsal firmalar bu eğitim sayesinde; teknik ekiplerinin üretime hazır, ölçeklenebilir ve güvenli LLM sistemleri kurma kapasitesini artırır, projelerdeki geliştirme sürelerini kısaltır ve yapay zeka yatırımlarından somut iş değeri elde eder.","https:\u002F\u002Facademyclub.b-cdn.net\u002Ftrainings\u002Feab5d56fac3b415f979cc91d066fb9a6.webp",{"id":10,"name":11,"slug":12,"icon":13,"order":14},1,"Yapay Zeka","yapay-zeka","pi-sparkles",0,null,"",3,"\u003Ch3>Eğitim İçeriği ve Örnek Müfredat\u003C\u002Fh3>\u003Cp>Bu eğitim, RAG mimarisinin temellerinden başlayarak kurumsal ölçekte üretime hazır sistemler geliştirmeye kadar uçtan uca bir yol haritası sunar. Örnek müfredat şu başlıklardan oluşur:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>RAG Mimarisine Giriş ve Temel Bileşenler:\u003C\u002Fstrong> Retriever, generator ve vektör veritabanlarının çalışma prensipleri, klasik RAG'in sınırlamaları.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Chunking Stratejileri ve Doküman Ön İşleme:\u003C\u002Fstrong> Farklı doküman tiplerine (PDF, Word, tablo, kod) göre parçalama teknikleri ve semantik bölütleme yöntemleri.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Embedding Modelleri ve Vektör Veritabanı Seçimi:\u003C\u002Fstrong> Pinecone, Weaviate, Qdrant, FAISS gibi çözümlerin kıyaslanması ve kurumsal ihtiyaca göre seçim kriterleri.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Hibrit Arama ve Re-ranking Teknikleri:\u003C\u002Fstrong> Anlamsal arama ile anahtar kelime aramasının birleştirilmesi, cross-encoder tabanlı yeniden sıralama uygulamaları.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Çok Adımlı Sorgu ve Agentic RAG Yaklaşımları:\u003C\u002Fstrong> Karmaşık sorguların alt sorgulara bölünmesi, çoklu kaynak birleştirme ve ajan tabanlı bilgi getirme mimarileri.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Değerlendirme ve İzlenebilirlik:\u003C\u002Fstrong> RAG sistemlerinin doğruluk, tutarlılık ve maliyet açısından ölçümlenmesi, RAGAS ve benzeri değerlendirme çerçeveleri.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Güvenlik, Veri Gizliliği ve Üretime Alma:\u003C\u002Fstrong> Kurumsal veri güvenliği, erişim kontrolü, on-premise\u002Fhibrit dağıtım seçenekleri ve maliyet optimizasyonu.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Tüm eğitimlerimiz için müfredat kurumunuza uygun olarak düzenlenir, ihtiyaçlarınız için bizimle iletişime geçebilirsiniz. Buradaki bilgiler daha önce yaptığımız eğitimlere dayanarak örnek olarak hazırlanmıştır.\u003C\u002Fp>\u003Ch3>Hedef Kitle\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\u003Cli>Yazılım geliştiriciler ve backend mühendisleri\u003C\u002Fli>\u003Cli>Veri bilimciler ve makine öğrenmesi mühendisleri\u003C\u002Fli>\u003Cli>Yapay zeka ürün yöneticileri\u003C\u002Fli>\u003Cli>Kurumsal mimari (solution architect) ve sistem tasarımcıları\u003C\u002Fli>\u003Cli>Bilgi yönetimi ve dijital dönüşüm ekipleri\u003C\u002Fli>\u003Cli>Ar-Ge ve inovasyon departmanı çalışanları\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch3>Kuruma Katkıları\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\u003Cli>Kurum içi bilgiye anında ve doğru erişim sağlayan asistan sistemleri geliştirme kapasitesi\u003C\u002Fli>\u003Cli>LLM halüsinasyonlarının azaltılmasıyla artan güvenilirlik ve müşteri güveni\u003C\u002Fli>\u003Cli>Doküman yoğun süreçlerde (hukuk, İK, müşteri hizmetleri) verimlilik artışı\u003C\u002Fli>\u003Cli>Yapay zeka projelerinde geliştirme süresinin ve maliyetinin optimize edilmesi\u003C\u002Fli>\u003Cli>Veri güvenliği ve gizlilik gereksinimlerine uygun, kontrollü LLM kullanımı\u003C\u002Fli>\u003Cli>Teknik ekiplerin güncel RAG teknolojilerinde rekabetçi bilgi birikimi kazanması\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Kurumunuzun yapay zeka yolculuğunu bir üst seviyeye taşımak için Advanced RAG & Kurumsal LLM Uygulamaları eğitimiyle ekibinizi geleceğe hazırlayın; uygulamalı atölye çalışmalarıyla desteklenen bu programa katılarak kurumsal LLM projelerinizde fark oluşturacak bilgi ve deneyimi kazanın.\u003C\u002Fp>",[20,30,38],{"title":21,"lessons":22,"duration":16},"RAG Mimarisi ve Veri Hazırlama",[23,24,25,26,27,28,29],"Transformer ve LLM çalışma mantığı","RAG kullanım amacı ve mimarisi","LLM’in kurum dokümanlarıyla ilişkilendirilmesi","Embedding çalışma mantığı","Vector database çalışma mantığı","Chunking yöntemleri","Temel RAG pipeline geliştirilmesi",{"title":31,"lessons":32,"duration":16},"İleri Retrieval ve Değerlendirme",[33,34,35,36,37],"Semantic search","Metadata filtering","Multi-query retrieval","Retrieval ve generation performansının ayrı değerlendirilmesi","RAG test veri seti oluşturma",{"title":39,"lessons":40,"duration":16},"Güvenli Kurumsal RAG",[41,42,43,44,45],"LLM çıktılarının test edilmesi","Hallucination nedenleri ve azaltma yöntemleri","◦Cevap verilemeyen soruların yönetimi","Hassas veri ve kişisel veri filtreleme","RAG servisinin API olarak sunulması",[47,50,53,56,59],{"answer":48,"question":49},"Eğitimde RAG mimarisinin temel bileşenlerinden başlayarak chunking stratejileri, embedding modelleri ve vektör veritabanı seçimi, hibrit arama ve re-ranking teknikleri, çok adımlı sorgu ve agentic RAG yaklaşımları konularını işliyoruz. Ayrıca RAG sistemlerinin değerlendirilmesi ve izlenebilirliği ile güvenlik, veri gizliliği ve üretime alma başlıklarını da müfredata dahil ediyoruz. Böylece katılımcılar temel RAG mantığının ötesine geçerek ileri seviye yaklaşımları uygulamalı olarak öğreniyor.","Advanced RAG & Kurumsal LLM Uygulamaları eğitiminde hangi konular işleniyor?",{"answer":51,"question":52},"Bu eğitim yazılım geliştiriciler ve backend mühendisleri, veri bilimciler ve makine öğrenmesi mühendisleri için uygundur. Yapay zeka ürün yöneticileri, kurumsal mimari ve sistem tasarımcıları, bilgi yönetimi ve dijital dönüşüm ekipleri ile Ar-Ge ve inovasyon departmanı çalışanları da bu eğitimden faydalanabilir.","Advanced RAG & Kurumsal LLM Uygulamaları eğitimi kimler için uygun?",{"answer":54,"question":55},"Eğitim, kurum içi bilgiye anında ve doğru erişim sağlayan asistan sistemleri geliştirme kapasitesi kazandırır ve LLM halüsinasyonlarının azaltılmasıyla güvenilirliği artırır. Hukuk, İK ve müşteri hizmetleri gibi doküman yoğun süreçlerde verimlilik sağlar, yapay zeka projelerinde geliştirme süresini ve maliyetini optimize eder. Ayrıca veri güvenliği ve gizlilik gereksinimlerine uygun kontrollü LLM kullanımı ile teknik ekiplerin güncel RAG teknolojilerinde rekabetçi bilgi birikimi kazanmasını sağlar.","Advanced RAG eğitimi kuruma ne gibi katkılar sağlar?",{"answer":57,"question":58},"RAG mimarisi, LLM'lerin halüsinasyon üretme riskini azaltırken kurumsal doküman havuzları, bilgi bankaları, müşteri hizmetleri kayıtları ve teknik kılavuzlar gibi kaynaklardan gerçek zamanlı bilgi çekerek yanıt kalitesini kökten değiştiriyor. Bankacılıktan sağlığa, hukuktan üretime kadar pek çok sektör; iç bilgi asistanları, müşteri destek botları, doküman analiz sistemleri ve karar destek platformları geliştirirken RAG mimarisini merkeze koyuyor.","RAG mimarisi neden kurumlar için bu kadar önemli hale geldi?",{"answer":60,"question":61},"Bu modülde LLM çıktılarının test edilmesini, halüsinasyon nedenlerini ve azaltma yöntemlerini işliyoruz. Ayrıca cevap verilemeyen soruların yönetimi, hassas veri ve kişisel veri filtreleme ile RAG servisinin API olarak sunulması konularını da kapsıyor.","Güvenli Kurumsal RAG modülünde neler öğretiliyor?","2026-10-12T14:26:25.264934+03:00",1792015376368]