LangChain ile Akıllı Müşteri Destek Botu Geliştirme
LangChain framework’ü ile güçlü bir müşteri destek botu geliştirmeyi öğrenin. Konuşma geçmişi yönetimi, belge tabanlı soru cevaplama ve özel prompt şablonları ile botunuzu üretim ortamına taşıyın.
-
-
LangChain Uygulamasını Production Ortamına Taşıma
Geliştirme ortamında çalışan LangChain uygulamanızı production’a taşımak ciddi bir planlama gerektirir. Bu yazıda ortam değişkenleri, hata yönetimi, ölçeklendirme ve izleme konularını ele alıyoruz. Doğru yapılandırma ile LLM tabanlı uygulamanızı kararlı ve güvenli biçimde yayına alabilirsiniz.
-
Dış API Entegrasyonu: LangChain ile Özel Araç (Tool) Yazma
LangChain’in güçlü Tool sistemi sayesinde harici API’leri ve servisleri yapay zeka ajanlarınıza kolayca bağlayabilirsiniz. Bu yazıda sıfırdan özel bir Tool nasıl yazılır, hangi parametreler kullanılır ve gerçek bir API entegrasyonu nasıl yapılır tüm detaylarıyla ele alıyoruz. REST API’lerden veri çeken, hata yöneten ve LLM ile sorunsuz çalışan araçlar geliştirmeye hazır olun.
-
LangChain ile Kendi Belgelerine Soru Sorma Uygulaması
LangChain kütüphanesi ile PDF, TXT ve Word belgelerinizi vektör veritabanına yükleyerek doğal dil sorguları yapabilen bir yapay zeka uygulaması geliştirebilirsiniz. Bu yazıda RAG mimarisi kullanarak belge tabanlı soru cevap sistemi kurmayı adım adım anlatıyoruz. Kendi şirket dökümanlarınızı veya teknik belgelerinizi akıllı bir asistana dönüştürün.
-
Sohbet Geçmişi Saklama: LangChain Memory Modülleri
LangChain Memory modülleri, yapay zeka uygulamalarınıza geçmiş konuşmaları hatırlama yeteneği kazandırır. ConversationBufferMemory, ConversationSummaryMemory gibi farklı bellek türlerini inceleyerek hangi senaryoda hangisini kullanmanız gerektiğini öğrenebilirsiniz. Bu yazıda pratik örneklerle LangChain bellek yönetimini adım adım ele alıyoruz.
-
LangChain ile Chroma ve Pinecone Vektör Veritabanı Kullanımı
Vektör veritabanları, büyük dil modelleriyle çalışan uygulamaların temel yapı taşlarından biridir. Bu yazıda LangChain üzerinden Chroma ve Pinecone entegrasyonunu adım adım ele alıyoruz. Gerçek dünya senaryolarıyla hangi veritabanının projenize daha uygun olduğunu karşılaştırmalı olarak inceliyoruz.
-
Kendi Veritabanını Yapay Zekaya Bağlama: LangChain ile RAG Uygulaması
RAG mimarisi, büyük dil modellerini kendi veri kaynaklarınızla güçlendirmenin en etkili yollarından biridir. LangChain kütüphanesi sayesinde veritabanınızı yapay zekaya bağlamak artık çok daha kolay. Bu yazıda gerçek bir uygulama üzerinden tüm süreci ele alıyoruz.
-
PDF ve Word Belgelerini LangChain ile İşleme
LangChain, PDF ve Word gibi belge formatlarını kolayca işlemenizi sağlayan güçlü araçlar sunar. Bu yazıda belge yükleyiciler, metin bölücüler ve vektör depoları kullanarak belgelerinizi yapay zeka uygulamalarına nasıl entegre edeceğinizi ele alıyoruz. Gerçek dünya örnekleriyle adım adım uygulama geliştirme sürecini inceliyoruz.