RAG तथा LangChain, LangGraph तथा LangSmith के साथ Agentic AI

यह पाठ्य-आधारित पाठ्यक्रम आपको डिजाइन करने और मजबूत रिकवरी-अगमेंटेड जनरेशन (RAG) प्रणालियों का निर्माण करने की प्रक्रिया के माध्यम से मार्गदर्शन करता है जो सटीक, संदर्भ-जागरूक उत्तर प्रदान करते हैं। आधुनिक ऑर्केस्ट्रा उपकरणों का पता लगाकर, आप सरल क्वेरी-जवाब पाइपलाइन से जटिल, स्वायत्त बहु-एजेंट वास्तुकला में संक्रमण करेंगे जो योजना बना सकते हैं, प्रतिबिंबित कर सकते हैं और अपनी गलतियों को ठीक कर सकते हैं। आप क्या सीखेंगे: - दस्तावेज टुकड़ों, एम्बेडिंग पीढ़ी और वेक्टर डेटाबेस भंडारण सहित आरएजी की बुनियादी वास्तुकला को समझें। -उत्तर की सटीकता में सुधार के लिए हाइब्रिड सर्च, रीरैंकिंग और मल्टीमोडल आरएजी जैसी उन्नत पुनर्प्राप्ति तकनीकों को लागू करना। - स्वशासी निर्णय और योजना बनाने के लिए लैंगग्राफ का उपयोग करते हुए स्टेटफुल, मल्टी-एजेंट एआई कार्यप्रवाह का निर्माण करें। - लैंगस्मिथ के साथ मूल्यांकन, डिबगिंग और प्रदर्शन ट्रैकिंग पाइपलाइनों को कॉन्फ़िगर करें ताकि आप उत्पादन में अपने तंत्र की निगरानी कर सकें. - स्व-संशोधन और अनुकूली मार्गदर्शन पैटर्न लागू करें ताकि आपके एआई एजेंट अपने स्वयं के स्रोतों और तर्क को सत्यापित कर सकें। पाठ्यक्रम आवश्यक शब्दावली और अर्थपूर्ण खोज के आधारों से शुरू होता है, जो उन्नत एजेंटिक कार्यप्रवाह के लिए कोड उदाहरणों के माध्यम से व्यवस्थित रूप से प्रगति करता है। आप स्पष्ट व्याख्याएं पढ़ेंगे, उत्पादन-तैयार कोड स्निपेट का विश्लेषण करेंगे, और अपनी समझ को मजबूत करने के लिए लिखित अभ्यास पूरा करेंगे। यह कोर्स सॉफ्टवेयर डेवलपर्स, डाटा प्रैक्टिसर्स और एआई उत्साही लोगों के लिए है जो उत्पादन-स्तर एआई अनुप्रयोगों को बनाना चाहते हैं। पायथन के साथ बुनियादी परिचितता सहायक है, लेकिन लैंगचेन, लैंगग्राफ या RAG के साथ कोई पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। आज के समय में भी नए-नए शोधों से वायु प्रदूषण के कारणों का पता लगाया जा रहा है।