Developing RAG Systems with Azure OpenAI and Azure AI Search

আপনার নিজস্ব ব্যবসায়িক ডেটার সাথে বৃহৎ ভাষা মডেলগুলিকে সংযুক্ত করা সত্যিই দরকারী AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরির মূল চাবিকাঠি। এই কোর্সটি আপনাকে Azure ইকোসিস্টেম ব্যবহার করে Retrieval-Augmented Generation (RAG) সিস্টেম ডিজাইন এবং স্থাপন করার প্রক্রিয়ার মাধ্যমে গাইড করবে। এই বিস্তৃত নির্দেশিকাটি পড়ার মাধ্যমে, আপনি মৌলিক AI ধারণাগুলি বোঝা থেকে শুরু করে অত্যাধুনিক, প্রোডাকশন-রেডি রিট্রিভাল আর্কিটেকচার বাস্তবায়ন পর্যন্ত অগ্রসর হবেন। আপনি ডেটা প্রস্তুত করা, এমবেডিং তৈরি করা এবং অত্যন্ত নির্ভুল, প্রসঙ্গ-সচেতন AI প্রতিক্রিয়া প্রদানকারী অনুসন্ধান ওয়ার্কফ্লো অর্কেস্ট্রেট করা শিখবেন। আপনি যা শিখবেন: - RAG, ভেক্টর এমবেডিং এবং সিমেন্টিক সার্চের মূল নীতিগুলি বুঝুন - অসংগঠিত নথিগুলি সূচীভুক্ত, সংরক্ষণ এবং পুনরুদ্ধার করতে Azure AI Search কনফিগার করুন - CosmosDB এর সাথে ভেক্টর ডেটাবেস ক্ষমতা এবং হাইব্রিড সার্চ কোয়েরিগুলি প্রয়োগ করুন - জটিল ডেটা সম্পর্ক বিশ্লেষণ করতে Neo4j ব্যবহার করে GraphRAG আর্কিটেকচারগুলি অন্বেষণ করুন - টেক্সট এবং ইমেজ ইনপুট উভয়ই পরিচালনা করে এমন মাল্টি-মোডাল RAG সিস্টেম ডিজাইন করুন - Azure AI Studio এর মধ্যে ভাষা মডেলগুলির সাথে অনুসন্ধান উপাদানগুলি একীভূত করুন এই টেক্সট-ভিত্তিক কোর্সটি অত্যাবশ্যকীয় পরিভাষা এবং মৌলিক অনুসন্ধান ধারণাগুলির সাথে শুরু হয়, তারপরে ধাপে ধাপে বাস্তবায়ন নির্দেশিকা এবং আর্কিটেকচারাল প্যাটার্নগুলিতে চলে যায়। স্পষ্ট লিখিত ব্যাখ্যা এবং ব্যবহারিক কোড স্নিপেটগুলির মাধ্যমে, আপনি আধুনিক রিট্রিভাল সিস্টেমগুলির একটি গভীর, ধারণাগত বোঝাপড়া অর্জন করবেন। এই কোর্সটি সফ্টওয়্যার ডেভেলপার, ডেটা পেশাদার এবং AI উত্সাহীদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যারা কাস্টম ডেটা-সংযুক্ত AI সমাধান তৈরি করতে চান। RAG বা Azure AI পরিষেবাগুলির পূর্ব অভিজ্ঞতা প্রয়োজন নেই। আপনার AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য সুরক্ষিত, পরিমাপযোগ্য রিট্রিভাল সিস্টেম তৈরি করতে আজই পড়া শুরু করুন।