Agentic RAG Fundamentals: LangGraph দিয়ে AI Agents তৈরি করুন

artificial intelligence-এর বিবর্তনের সাথে সাথে, সাধারণ retrieval models আর যথেষ্ট নয়। আধুনিক অ্যাপ্লিকেশনগুলোর জন্য agentic workflows প্রয়োজন—এমন সিস্টেম যা সর্বোচ্চ নির্ভুলতার জন্য নিজস্ব উত্তরগুলো মূল্যায়ন, রুট এবং self-correct করতে পারে। এই কোর্সটি Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation) সিস্টেম তৈরির একটি পরিষ্কার, টেক্সট-ভিত্তিক পরিচিতি প্রদান করে। আপনি self-correcting agents-এর আর্কিটেকচারে যাওয়ার আগে language models এবং vector databases-এর মৌলিক ধারণাগুলো দিয়ে শুরু করবেন। ব্যবহারিক ব্যাখ্যা এবং code snippets পড়ার মাধ্যমে, আপনি বুঝতে পারবেন কীভাবে LangGraph ব্যবহার করে জটিল AI workflows পরিচালনা করতে হয়। আপনি যা শিখবেন: - RAG, vector databases, এবং prompt engineering-এর মৌলিক ধারণাগুলো বুঝুন। - Agentic workflows কীভাবে সাধারণ লিনিয়ার AI generation থেকে আলাদা তা শিখুন। - Self-correcting retrieval loops তৈরি করুন যা তাদের নিজস্ব আউটপুট মূল্যায়ন এবং সংশোধন করে। - Stateful, multi-step AI processes পরিচালনা করতে LangGraph প্রয়োগ করুন। - Document retrieval, grading, এবং generation-এর জন্য logic flows ডিজাইন করার অনুশীলন করুন। বিষয়বস্তুগুলো আপনার জ্ঞান ধাপে ধাপে বৃদ্ধির জন্য সাজানো হয়েছে। আমরা মূল AI terminology এবং বেসিক retrieval patterns দিয়ে শুরু করি, ধীরে ধীরে state management এবং self-reflection loops-এর সাথে পরিচয় করিয়ে দিই। এই কোর্সটি নতুনদের এবং AI agents-এ নতুন ডেভেলপারদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে—LangGraph বা উন্নত machine learning-এর কোনো পূর্ব অভিজ্ঞতার প্রয়োজন নেই। বুদ্ধিমান অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপমেন্টের পরবর্তী স্তর উন্মোচন করতে আজই পড়া শুরু করুন।