RAG के साथ AI को कस्टम डेटा से कनेक्ट करें

क्या आप ऐसे AI एप्लिकेशन बनाना चाहते हैं जो आपके विशिष्ट दस्तावेज़ों या आंतरिक ज्ञान के बारे में तर्क कर सकें? बड़े भाषा मॉडल शक्तिशाली होते हैं, लेकिन उनके पास आपके निजी डेटा तक पहुंच नहीं होती है। यह कोर्स Retrieval-Augmented Generation (RAG) में एक व्यावहारिक आधार प्रदान करता है, जो LLM को कस्टम डेटा स्रोतों से जोड़ने की मुख्य तकनीक है। आप एक संपूर्ण RAG पाइपलाइन बनाना सीखेंगे, जिससे आप ऐसे चैटबॉट और प्रश्न-उत्तर प्रणाली बना सकेंगे जो आपकी अपनी जानकारी के आधार पर सटीक, संदर्भ-जागरूक प्रतिक्रियाएं प्रदान करते हैं, जिससे प्रभावी ढंग से अशुद्धियों और ज्ञान की कमियों को कम किया जा सकता है। आप क्या सीखेंगे: - RAG की मुख्य अवधारणाओं को समझें, जिसमें एम्बेडिंग (embeddings), वेक्टर स्टोर (vector stores), और पुनर्प्राप्ति-उत्पादन (retrieval-generation) वर्कफ़्लो शामिल हैं। - RAG सिस्टम में डालने के लिए अपने स्वयं के दस्तावेज़ों को संसाधित और तैयार करना सीखें। - लोकप्रिय Python फ्रेमवर्क और टूल का उपयोग करके एक संपूर्ण प्रश्न-उत्तर पाइपलाइन बनाएँ। - कुशल सिमेंटिक खोज के लिए अपने टेक्स्ट डेटा से वेक्टर इंडेक्स बनाने का अभ्यास करें। - LLM को निष्ठावान, संदर्भ-आधारित उत्तर उत्पन्न करने में मार्गदर्शन करने के लिए बुनियादी प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग तकनीकों को लागू करें। - अपने RAG सिस्टम के प्रदर्शन और सटीकता का मूल्यांकन करने के सरल तरीकों का अन्वेषण करें। यह कोर्स RAG के पीछे के मौलिक सिद्धांत से शुरू होता है, इससे पहले कि आपको व्यावहारिक अभ्यासों के साथ एक सिस्टम के निर्माण, क्वेरी करने और मूल्यांकन के व्यावहारिक चरणों के माध्यम से मार्गदर्शन किया जाए। यह कोर्स LLM के साथ निर्माण करने के लिए नए डेवलपर्स और तकनीकी उत्साही लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है। AI या मशीन लर्निंग में किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है, हालांकि बुनियादी Python प्रोग्रामिंग ज्ञान की सिफारिश की जाती है। आज ही सीखना शुरू करें और AI के साथ अपने डेटा की शक्ति को अनलॉक करें।