LlamaIndex और RAG के साथ AI Agents बनाना

जैसे-जैसे artificial intelligence विकसित हो रही है, स्थिर भाषा मॉडल अब पर्याप्त नहीं हैं; आधुनिक अनुप्रयोगों को ऐसे AI की आवश्यकता है जो सक्रिय रूप से कस्टम डेटा प्राप्त कर सके और बहु-चरणीय कार्यों को निष्पादित कर सके। यह कोर्स आपको सिखाता है कि LlamaIndex का उपयोग करके बड़े भाषा मॉडल और अपने स्वयं के डेटा स्रोतों के बीच के अंतर को कैसे पाटा जाए। आप AI agents और Retrieval-Augmented Generation (RAG) की मूलभूत अवधारणाओं के साथ शुरुआत करेंगे, और मजबूत, डेटा-समर्थित agentic workflows बनाने की प्रक्रिया के माध्यम से चरण-दर-चरण आगे बढ़ेंगे। आप क्या सीखेंगे: AI agents, LLMs, और RAG architectures की मूलभूत शब्दावली को समझें। अपने कस्टम डेटा स्रोतों को इनजेस्ट, इंडेक्स और क्वेरी करने के लिए LlamaIndex को कॉन्फ़िगर करें। AI प्रतिक्रियाओं की सटीकता और प्रासंगिकता में सुधार के लिए बुनियादी RAG pipelines बनाएं। ऐसे agentic workflows डिज़ाइन करें जो जटिल प्रश्नों को तोड़ सकें और कार्यों को प्रभावी ढंग से रूट कर सकें। डेटा को कुशलतापूर्वक स्टोर और रिट्रीव करने के लिए आधुनिक vector databases को एकीकृत करें। अपने agents को विश्वसनीय आउटपुट की ओर ले जाने के लिए prompt engineering की बुनियादी बातों को लागू करें। कोर्स आवश्यक शब्दावली और मौलिक अवधारणाओं के साथ शुरू होता है, इसके बाद आपको अपने पहले डेटा इंडेक्स और agentic loops बनाने के लिए लिखित अभ्यासों के माध्यम से निर्देशित किया जाता है। आप सरल दस्तावेज़ प्रश्नों से लेकर जटिल डेटासेट पर तर्क करने में सक्षम बहु-चरणीय AI agents को डिजाइन करने तक प्रगति करेंगे। यह कोर्स शुरुआती लोगों, महत्वाकांक्षी डेटा इंजीनियरों और बिना किसी पूर्व AI अनुभव वाले डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है जो agentic workflows की कार्यप्रणाली को समझना चाहते हैं। अपने डेटा की क्षमता को अनलॉक करने और अपना पहला बुद्धिमान AI agent बनाने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।