Generative AI Application Development with RAG and LangChain — LearnFlat

Generative AI Application Development with RAG and LangChain

Build custom retrieval-augmented generation systems by connecting large language models to your own private data using LangChain and vector databases.

4.8 (243) ⏱ 1 ঘ 42 মিন 📚 9 পাঠ 🎧 অডিও সংস্করণ

এই কোর্স সম্পর্কে

Large language models are incredibly powerful, but they lack access to your specific, real-world data. To bridge this gap, modern developers use Retrieval-Augmented Generation (RAG) to build context-aware AI applications. In this text-based course, you will learn how to design, build, and deploy custom RAG applications from the ground up. You will gain a deep understanding of how LangChain coordinates data ingestion, vector storage, and prompt orchestration to generate highly accurate, data-driven AI responses. What you'll learn: - Understand the foundational architecture of Retrieval-Augmented Generation (RAG) and how it enhances large language models. - Load and process diverse document formats using modern LangChain document loaders and text-splitting strategies. - Generate vector embeddings and store them in vector databases for efficient semantic search. - Construct robust prompts and manage conversation context using modern LangChain orchestration patterns. - Build complete generative AI applications that answer questions accurately using your own custom datasets. The course starts with fundamental AI and RAG concepts before guiding you step-by-step through document ingestion, vector database integration, and final application construction. You will read clear explanations and review practical code snippets designed to build your skills progressively. This course is designed for beginners, developers, and tech enthusiasts looking to build their first data-connected AI application. No prior background in machine learning is required, though a basic familiarity with Python is helpful. Start reading today to unlock the potential of context-aware generative AI.

আপনি কী পাবেন

  • 📜 সমাপ্তির সনদ
    আপনার LinkedIn প্রোফাইলে যোগ করুন
  • 💬 ব্যক্তিগত AI টিউটর
    কোনো পাঠে আটকে গেছ? যেকোনো সময় তোমার বিল্ট-ইন টিউটরকে যেকোনো কিছু জিজ্ঞেস করো।
  • 🎧 অডিও সংস্করণ অন্তর্ভুক্ত
    যেতে যেতে শিখুন — পর্দা লাগবে না
  • ♾️ আজীবন অ্যাক্সেস
    যখন খুশি ফিরে আসুন — মেয়াদ নেই
  • 📱 ফোন বা কম্পিউটার
    যেকোনো জায়গা, যেকোনো ডিভাইস
  • 💸 ৩০-দিনের ফেরত
    কোনো প্রশ্ন নয়
  • সংক্ষিপ্ত ও কেন্দ্রীভূত
    1 ঘ 42 মিন ব্যবহারিক বিষয়বস্তু

পর্যালোচনা (8)

علي بن سالم العامري OM যাচাইকৃত শিক্ষার্থী
★ 3 · 2026-04-21T01:36:07+00:00

আমি খুব খুশি যে আমি এই বিষয়টি নিয়েছি। বিষয়বস্তুগুলো যৌক্তিকভাবে প্রবাহিত হচ্ছে, আর বাস্তব জীবনের প্রয়োগগুলো অসাধারণভাবে প্রাসঙ্গিক।

Kwasi Owusu KE যাচাইকৃত শিক্ষার্থী
★ 5 · 2026-02-15T06:19:07+00:00

ওয়াও, কী চমৎকার শিক্ষার অভিজ্ঞতা, গঠনতন্ত্র ছিল যৌক্তিক, এবং আমি অনুভব করলাম যে আমি খুব অল্প সময়ে অনেক কিছু শিখেছি, অবশ্যই সুপারিশ করছি।

Grace Kim KE
★ 1 · 2026-01-14T10:08:07+00:00

আমি আশা করেছিলাম, এটার ব্যবহার হবে, কিন্তু ব্যাখ্যাটা একটু বিমূর্ত ছিল, আমি এখনো নিশ্চিত নই, আমি এটা কিভাবে ব্যবহার করব।

Diarmuid Quinn IE যাচাইকৃত শিক্ষার্থী
★ 1 · 2025-11-03T09:38:07+00:00

আমি এটাকে একটু শুষ্ক মনে করেছি, প্রকৃতপক্ষে, উদাহরণগুলো সবসময় সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক ছিল না, কিছু মডিউলের মাধ্যমে জড়িত থাকা কঠিন করে তুলেছে।

منيرة حسين JO
★ 4 · 2025-10-01T01:59:07+00:00

সত্যিই এর প্রবাহ উপভোগ করেছি। উদাহরণগুলো স্পট ছিল এবং আমাকে দ্রুত জিনিসটি বুঝতে সাহায্য করেছিল। মহান মূল্য।

Santiago Pérez CO
★ 5 · 2025-08-05T05:15:07+00:00

এর চেয়ে ভালো শিক্ষার অভিজ্ঞতা আর হতে পারে না। গঠনটি খুব সুন্দরভাবে প্রবাহিত হয়েছে, এবং উদাহরণগুলো খুবই প্রাসঙ্গিক ছিল। খুবই সুপারিশ করা হয়!

زينب بنت أحمد TN যাচাইকৃত শিক্ষার্থী
★ 5 · 2025-04-02T11:30:07+00:00

চমৎকার রিসোর্স। আমি অনেক কিছু শিখেছি, এবং ব্যবহৃত উদাহরণগুলো বিষয়টি বুঝতে খুবই সহায়ক হয়েছে। খুবই সুপারিশ করা হয়।

Hanna Nilsson SE
★ 4 · 2025-02-18T05:56:07+00:00

এটা একটা ভাল পরিচয়, আরও বিভিন্ন উদাহরণ এবং মডিউলের মধ্যে আরো ভাল ভাবে প্রবাহিত করা হলে উপকৃত হতে পারত।

পর্যালোচনা লিখুন

পাঠানোর পরে সাইন ইন করতে বলব — আপনার খসড়া সংরক্ষিত থাকবে।

শিক্ষার্থীরা এটিও নিয়েছেন

সাধারণ প্রশ্ন

এই কোর্সের জন্য কী প্রয়োজন? +

শুধু ইন্টারনেট সংযুক্ত একটি ফোন বা কম্পিউটার। কোনো ইনস্টল বা বিশেষ হার্ডওয়্যার লাগে না।

কীভাবে পরিশোধ করব? +

Stripe-এর মাধ্যমে কার্ডে। আমরা কার্ডের তথ্য সংরক্ষণ করি না — Stripe নিরাপদে পরিচালনা করে।

আমি কি ফেরত পেতে পারি? +

হ্যাঁ — ৩০ দিনের মধ্যে সম্পূর্ণ ফেরত, কোনো প্রশ্ন নয়।

কতদিন অ্যাক্সেস থাকবে? +

চিরকালের জন্য। একবার কেনার পর কোর্স আপনার — যখন খুশি ফিরে আসুন।

আমি কি সনদ পাব? +

হ্যাঁ। সম্পন্ন করার পর আপনি একটি সনদ পাবেন, যা LinkedIn প্রোফাইলে যোগ করতে পারবেন।

এই খাতের জন্য
টেক ডিজাইন অর্থ মার্কেটিং স্বাস্থ্য শিক্ষা আতিথেয়তা উৎপাদন