RAG सिस्टम बनाना: Search, Reranking, और Evaluation

जैसे-जैसे Large Language Models (LLMs) सॉफ्टवेयर विकास को बदल रहे हैं, उन्हें कस्टम डेटा से जोड़ने की क्षमता एक महत्वपूर्ण कौशल बनती जा रही है। AI प्रतिक्रियाओं को सटीक और संदर्भ-जागरूक बनाने के लिए Retrieval-Augmented Generation (RAG) उद्योग मानक है। यह टेक्स्ट-आधारित कोर्स आपको शुरू से RAG सिस्टम बनाने में मार्गदर्शन करता है। आप AI और vector search की मुख्य शब्दावली के साथ शुरुआत करेंगे, फिर hybrid search को लागू करने, reranking तकनीकों को अपनाने और आधुनिक Python पैटर्न का उपयोग करके अपने सिस्टम के उत्तरों की गुणवत्ता का मूल्यांकन करने की दिशा में आगे बढ़ेंगे। आप क्या सीखेंगे: - Retrieval-Augmented Generation और embedding models की मूलभूत अवधारणाओं को समझें। - आधुनिक vector databases में टेक्स्ट तैयार करने और डालने के लिए कस्टम डेटा पाइपलाइन बनाएं। - कीवर्ड और सिमेंटिक रिट्रीवल को संयोजित करने वाली hybrid search रणनीतियों को लागू करें। - पुनर्प्राप्त संदर्भ की प्रासंगिकता में सुधार के लिए reranking एल्गोरिदम लागू करें। - वर्तमान उद्योग मेट्रिक्स का उपयोग करके LLM-जनरेटेड प्रतिक्रियाओं की सटीकता और गुणवत्ता का मूल्यांकन करें। - AI आउटपुट को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए prompt engineering की बुनियादी बातों को एकीकृत करने का अभ्यास करें। पाठ्यक्रम बुनियादी परिभाषाओं और मुख्य AI अवधारणाओं से व्यावहारिक कार्यान्वयन चरणों तक तार्किक रूप से चलता है। आप आधुनिक AI बैकएंड एकीकरण की अपनी समझ बनाने के लिए स्पष्ट स्पष्टीकरण पढ़ेंगे और अच्छी तरह से संरचित कोड स्निपेट्स का अध्ययन करेंगे। शुरुआती और बुनियादी प्रोग्रामिंग ज्ञान वाले डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किए गए इस कोर्स के लिए मशीन लर्निंग के किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। Retrieval-Augmented Generation में अपने बुनियादी कौशल बनाने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।