RAG और LLMs के साथ जनरेटिव AI एप्लिकेशन बनाना

महत्वाकांक्षी डेवलपर्स अक्सर साधारण चैटबॉट प्रॉम्प्ट से आगे बढ़कर वास्तव में विश्वसनीय, डेटा-कनेक्टेड AI एप्लिकेशन बनाने में संघर्ष करते हैं। यह टेक्स्ट-आधारित कोर्स इस अंतर को पाटता है, आपको सिखाता है कि कैसे प्रोडक्शन-रेडी जनरेटिव AI सिस्टम को स्क्रैच से डिज़ाइन, बिल्ड और ऑप्टिमाइज़ करें। आप कोर लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) कॉन्सेप्ट्स को समझने से लेकर रिट्रीवल-ऑग्मेंटेड जनरेशन (RAG) जैसे एडवांस्ड पैटर्न को लागू करने तक आगे बढ़ेंगे। स्पष्ट लिखित स्पष्टीकरणों का अध्ययन करके और व्यावहारिक कोड उदाहरणों का विश्लेषण करके, आप AI मॉडल को कस्टम डेटा स्रोतों से कनेक्ट करने, मॉडल आउटपुट को नियंत्रित करने और सिस्टम प्रदर्शन की निगरानी करने के लिए आवश्यक कौशल हासिल करेंगे। आप क्या सीखेंगे: - मूलभूत जनरेटिव AI कॉन्सेप्ट्स, मॉडल चयन मानदंड और लागत अनुमान रणनीतियों को समझें। - विश्वसनीय प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग तकनीकों में महारत हासिल करें और Pydantic का उपयोग करके स्ट्रक्चर्ड डेटा आउटपुट लागू करें। - वेक्टर डेटाबेस का उपयोग करके एंड-टू-एंड रिट्रीवल-ऑग्मेंटेड जनरेशन (RAG) सिस्टम बनाएं। - विशिष्ट कार्यों के लिए मॉडल को अनुकूलित करने के लिए पैरामीटर-एफिशिएंट फाइन-ट्यूनिंग (PEFT) तकनीकों को लागू करें। - AI प्रदर्शन को डीबग और ऑप्टिमाइज़ करने के लिए एप्लिकेशन ऑब्जर्वेबिलिटी और ट्रेसिंग टूल कॉन्फ़िगर करें। यह कोर्स आवश्यक शब्दावली और मूलभूत AI कॉन्सेप्ट्स से शुरू होता है, इससे पहले कि आपको प्रॉम्प्ट डिज़ाइन, डेटाबेस इंटीग्रेशन और सिस्टम मॉनिटरिंग पर संरचित लिखित अभ्यासों के माध्यम से मार्गदर्शन मिले। यह कोर्स उन सॉफ्टवेयर डेवलपर्स और टेक उत्साही लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो AI डेवलपमेंट में नए हैं और बिना किसी पूर्व मशीन लर्निंग अनुभव के व्यावहारिक कौशल बनाना चाहते हैं। आज ही पढ़ना शुरू करें ताकि आप अपने स्वयं के इंटेलिजेंट, डेटा-संचालित एप्लिकेशन बनाना शुरू कर सकें।