Foundations of RAG Pipelines and LLMOps

AI অ্যাপ্লিকেশনগুলো বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে, শুধুমাত্র একটি language model-কে প্রম্পট করাই আর যথেষ্ট নয়। নির্ভরযোগ্য, context-aware AI টুল তৈরি করতে আপনার Retrieval-Augmented Generation (RAG) এবং শক্তিশালী অপারেশনাল অনুশীলন (LLMOps) প্রয়োজন। এই কোর্সটি আধুনিক AI ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জটিল জগতকে সহজবোধ্য, টেক্সট-ভিত্তিক পাঠে বিভক্ত করে। আপনি মৌলিক পরিভাষা দিয়ে শুরু করবেন এবং বর্তমান ইন্ডাস্ট্রির মান ব্যবহার করে কীভাবে একটি end-to-end RAG সিস্টেম ডিজাইন, ডেপ্লয় এবং মনিটর করতে হয় তা বোঝার দিকে এগিয়ে যাবেন। What you'll learn: • Retrieval-Augmented Generation (RAG)-এর মৌলিক আর্কিটেকচার বুঝুন। • আধুনিক vector databases এবং কীভাবে তারা semantic data সংরক্ষণ ও পুনরুদ্ধার করে তা অন্বেষণ করুন। • মডেলের নির্ভুলতা উন্নত করতে এবং hallucinations কমাতে বেসিক prompt engineering কৌশলগুলো প্রয়োগ করুন। • ডকুমেন্ট ইনজেস্ট, চাঙ্কিং (chunking) এবং প্রসেস করার জন্য একটি বেসিক টেক্সট পাইপলাইন ডিজাইন করুন। • deployment strategies এবং পারফরম্যান্স মনিটরিং সহ প্রয়োজনীয় LLMOps ধারণাগুলো শিখুন। কোর্সটি ব্যবহারিক আর্কিটেকচার ডিজাইন এবং deployment strategies-এ যাওয়ার আগে মূল সংজ্ঞা এবং বেসিক AI ধারণা দিয়ে শুরু হয়। আপনি স্পষ্ট ব্যাখ্যাগুলো পড়বেন এবং লিখিত কোড স্নিপেটগুলো বিশ্লেষণ করবেন যা দেখায় যে বাস্তব জগতে এই সিস্টেমগুলো কীভাবে তৈরি করা হয়। এই ফাউন্ডেশনাল কোর্সটি সম্পূর্ণ নতুনদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে—কোনো পূর্ববর্তী machine learning অভিজ্ঞতার প্রয়োজন নেই, শুধুমাত্র সফটওয়্যার ধারণা সম্পর্কে প্রাথমিক জ্ঞান থাকলেই হবে। আজই পড়া শুরু করুন এবং প্রোডাকশন AI ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জগতে আপনার প্রথম পদক্ষেপ নিন।