LlamaIndex के साथ GraphRAG एप्लिकेशन बनाना

Standard Retrieval-Augmented Generation (RAG) अक्सर कई दस्तावेजों में बिंदुओं को जोड़ने में संघर्ष करता है। अपने AI पाइपलाइनों में नॉलेज ग्राफ को शामिल करके, आप जटिल संबंधों को कैप्चर कर सकते हैं और अपने भाषा मॉडल की सटीकता में नाटकीय रूप से सुधार कर सकते हैं। यह कोर्स आपको सिखाता है कि अपनी डेटा रिट्रीवल क्षमताओं को बढ़ाने के लिए GraphRAG का लाभ कैसे उठाया जाए। LlamaIndex का उपयोग करते हुए, आप सीखेंगे कि असंरचित टेक्स्ट (unstructured text) से संरचित संस्थाओं (structured entities) को कैसे निकाला जाए, इंटरकनेक्टेड ग्राफ कैसे बनाए जाएं, और अत्यधिक सटीक, संदर्भ-युक्त क्वेरी कैसे की जाएं जो बुनियादी वेक्टर सर्च (vector search) से बेहतर प्रदर्शन करती हैं। आप क्या सीखेंगे: * RAG, वेक्टर डेटाबेस और नॉलेज ग्राफ की मूलभूत अवधारणाओं को समझें। * LlamaIndex का उपयोग करके कच्चे टेक्स्ट से नॉलेज ग्राफ बनाएं और उन्हें व्यवस्थित करें। * सिमेंटिक सर्च (semantic search) को ग्राफ ट्रैवर्सल (graph traversal) के साथ जोड़कर हाइब्रिड रिट्रीवल रणनीतियों को लागू करें। * विश्वसनीय इकाई (entity) और संबंध निष्कर्षण (relationship extraction) के लिए प्रभावी प्रॉम्प्ट डिज़ाइन करें। * इंटरकनेक्टेड डेटा पर तर्क करने के लिए मूलभूत एजेंटिक AI (agentic AI) अवधारणाओं को लागू करें। आप व्यावहारिक, टेक्स्ट-आधारित पाठों में गोता लगाने से पहले आवश्यक शब्दावली और मुख्य AI अवधारणाओं के साथ शुरुआत करेंगे। विस्तृत लिखित स्पष्टीकरण और स्पष्ट कोड स्निपेट्स के माध्यम से, आप धीरे-धीरे एक पूर्ण GraphRAG पाइपलाइन बनाएंगे। डेवलपर्स, डेटा इंजीनियरों और AI शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किए गए इस कोर्स के लिए ग्राफ डेटाबेस या उन्नत मशीन लर्निंग के किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। अपने AI एप्लिकेशन जटिल जानकारी को कैसे प्रोसेस और रिट्रीव करते हैं, इसे बदलने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।