LANGChain तथा वेक्टर डाटाबेस के साथ RAG अनुप्रयोग विकास

स्थिर एआई मॉडलों में अक्सर विशिष्ट, विशेष कार्यों के लिए आवश्यक नवीनतम जानकारी की कमी होती है, जिससे अशुद्ध या अप्रासंगिक प्रतिक्रियाएं होती हैं। यह कोर्स आपको सिखा रहा है कि कैसे ऐसी प्रणाली बनाई जाए जो निजी डाटासेट को पढ़, प्रक्रिया और क्वेरी कर सके. आप बुनियादी शब्दावली सीखने से लेकर परिष्कृत पुनर्प्राप्ति पाइपलाइनों को लागू करने तक आगे बढ़ेंगे जो वेब सामग्री से लेकर संरचनात्मक डेटाबेस तक सब कुछ संभालते हैं. आप क्या सीखेंगे: -आरएजी वास्तुकला के मूलभूत घटकों और एम्बेडिंग की भूमिका को समझें। - उच्च गति की सूचना पुनर्प्राप्ति के लिए वेक्टर डेटाबेस और अनुक्रमण रणनीतियों को कॉन्फ़िगर करें। - जटिल डेटा कार्यप्रवाह और श्रृंखलाओं को संगठित करने के लिए लैंगचेन फ्रेमवर्क का उपयोग करना। - क्वेरी विस्तार और परिणाम पुनर्क्रमांकन जैसी उन्नत पुनर्प्राप्ति तकनीकों को लागू करना। - मॉडल प्रदर्शन और लागत को अनुकूलित करने के लिए त्वरित इंजीनियरिंग और सेमेटिक कैचिंग का अभ्यास करें। - एसक्यूएल डेटाबेस और असंरचित पाठ सहित विभिन्न डेटा स्रोतों की क्वेरी के लिए तर्क बनाएं। - अपने एआई प्रणाली की सटीकता को मापने और सुधारने के लिए आधुनिक मूल्यांकन पैटर्न सीखें। पाठ्यक्रम की शुरुआत उत्पादन-तैयार पाइपलाइनों के निर्माण के व्यावहारिक तर्क के माध्यम से मार्गदर्शन करने से पहले वेक्टराइजेशन और सेमैटिक सर्च जैसी बुनियादी अवधारणाओं में गहरी डुबकी लगाने से होती है। यह पाठ्यक्रम शुरुआती और डेवलपर्स के लिए है जो एआई इंजीनियरिंग में एक स्पष्ट, पाठ आधारित पथ चाहते हैं. वेक्टर स्टोर्स या एलएलएम ऑर्केस्ट्रा के साथ कोई पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है. आज ही अपने डाटा-आधारित एआई अनुप्रयोगों का निर्माण शुरू करें।