जनरेटिव AI एप्लीकेशन डेवलपमेंट RAG और LangChain के साथ

बड़े भाषा मॉडल अविश्वसनीय रूप से शक्तिशाली होते हैं, लेकिन उनके पास आपके विशिष्ट, वास्तविक दुनिया के डेटा तक पहुंच नहीं होती है। इस कमी को दूर करने के लिए, आधुनिक डेवलपर्स संदर्भ-जागरूक AI एप्लिकेशन बनाने के लिए रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) का उपयोग करते हैं। इस टेक्स्ट-आधारित कोर्स में, आप शुरू से ही कस्टम RAG एप्लिकेशन को डिज़ाइन करना, बनाना और डिप्लॉय करना सीखेंगे। आप इस बात की गहरी समझ हासिल करेंगे कि LangChain अत्यधिक सटीक, डेटा-संचालित AI प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने के लिए डेटा इनजेशन, वेक्टर स्टोरेज और प्रॉम्प्ट ऑर्केस्ट्रेशन का समन्वय कैसे करता है। आप क्या सीखेंगे: - रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) की मूलभूत वास्तुकला को समझें और यह बड़े भाषा मॉडल को कैसे बेहतर बनाता है। - आधुनिक LangChain डॉक्यूमेंट लोडर और टेक्स्ट-स्प्लिटिंग रणनीतियों का उपयोग करके विभिन्न दस्तावेज़ प्रारूपों को लोड और प्रोसेस करें। - वेक्टर एम्बेडिंग उत्पन्न करें और कुशल सिमेंटिक खोज के लिए उन्हें वेक्टर डेटाबेस में संग्रहीत करें। - आधुनिक LangChain ऑर्केस्ट्रेशन पैटर्न का उपयोग करके मजबूत प्रॉम्प्ट बनाएं और बातचीत के संदर्भ (conversation context) को प्रबंधित करें। - संपूर्ण जनरेटिव AI एप्लिकेशन बनाएं जो आपके अपने कस्टम डेटासेट का उपयोग करके प्रश्नों का सटीक उत्तर दें। यह कोर्स मूलभूत AI और RAG अवधारणाओं से शुरू होता है, इससे पहले कि आपको दस्तावेज़ इनजेशन, वेक्टर डेटाबेस एकीकरण और अंतिम एप्लिकेशन निर्माण के माध्यम से चरण-दर-चरण मार्गदर्शन किया जाए। आप स्पष्ट स्पष्टीकरण पढ़ेंगे और व्यावहारिक कोड स्निपेट्स की समीक्षा करेंगे जो आपके कौशल को उत्तरोत्तर विकसित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। यह कोर्स शुरुआती, डेवलपर्स और तकनीकी उत्साही लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो अपना पहला डेटा-कनेक्टेड AI एप्लिकेशन बनाना चाहते हैं। मशीन लर्निंग में किसी पूर्व पृष्ठभूमि की आवश्यकता नहीं है, हालांकि Python की बुनियादी जानकारी सहायक है। संदर्भ-जागरूक जनरेटिव AI की क्षमता को अनलॉक करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।