ClickHouse for AI: LLMs এবং Streamlit-এর সাথে RAG Applications তৈরি করা

আধুনিক AI অ্যাপ্লিকেশনগুলোর জন্য এমন ডাটাবেসের প্রয়োজন যা vector embeddings-এর পাশাপাশি বিপুল পরিমাণ অ্যানালিটিক্যাল ডাটা পরিচালনা করতে পারে। এই টেক্সট-ভিত্তিক কোর্সটি আপনাকে Retrieval-Augmented Generation (RAG) এবং LLM-চালিত সমাধানগুলোর জন্য ব্যাকবোন হিসেবে ClickHouse ব্যবহারে দিকনির্দেশনা দেবে। পাঠ্যবই পড়ে এবং ব্যবহারিক উদাহরণগুলোর মাধ্যমে কাজ করে, আপনি একটি পূর্ণাঙ্গ কার্যকরী AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করবেন। আপনি শিখবেন কীভাবে ডাটা ইনজেস্ট করতে হয়, embeddings জেনারেট ও স্টোর করতে হয়, ClickHouse-এর ভেতরে দক্ষতার সাথে কোয়েরি করতে হয় এবং সবকিছুকে একটি সহজবোধ্য Streamlit ওয়েব ইন্টারফেসের সাথে সংযুক্ত করতে হয়। আপনি যা শিখবেন: - ClickHouse আর্কিটেকচার, মূল টার্মিনোলজি এবং বেসিক টেবিল ইঞ্জিনগুলো বুঝুন। - উচ্চ-মাত্রিক (high-dimensional) embeddings স্টোর এবং পুনরুদ্ধার করতে vector search-এর জন্য ClickHouse কনফিগার করুন। - Retrieval-Augmented Generation সম্পাদন করতে large language models সংহত করুন। - Streamlit ব্যবহার করে ইন্টারেক্টিভ, ডাটা-চালিত ওয়েব ইন্টারফেস তৈরি করুন। - অ্যানালিটিক্যাল কোয়েরির সাথে AI সক্ষমতা যুক্ত করে এমন দক্ষ ডাটা পাইপলাইন ডিজাইন করুন। - গতি এবং খরচ-দক্ষতার জন্য সার্চ কোয়েরিগুলো অপটিমাইজ করার অনুশীলন করুন। কোর্সটি vector search মেকানিক্স, LLM ইন্টিগ্রেশন প্যাটার্ন এবং ইন্টারফেস ডেভেলপমেন্টে প্রবেশের আগে মৌলিক ডাটাবেস ধারণাগুলো দিয়ে শুরু হয়। এটি শিক্ষানবিস, ডাটা অ্যানালিস্ট এবং সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যারা AI ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে তাদের দক্ষতা সম্প্রসারিত করতে চান, এর জন্য পূর্বের কোনো ClickHouse অভিজ্ঞতার প্রয়োজন নেই। আজই পড়া শুরু করুন এবং আপনার প্রথম ডাটাবেস-সমর্থিত AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করুন।