Azure OpenAI और Azure AI Search के साथ RAG सिस्टम विकसित करना

बड़े भाषा मॉडल को अपने मालिकाना व्यावसायिक डेटा से जोड़ना वास्तव में उपयोगी AI एप्लिकेशन बनाने की कुंजी है। यह कोर्स आपको Azure इकोसिस्टम का उपयोग करके पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी (RAG) सिस्टम को डिजाइन और तैनात करने की प्रक्रिया के माध्यम से मार्गदर्शन करेगा। इस व्यापक गाइड को पढ़कर, आप बुनियादी AI अवधारणाओं को समझने से लेकर परिष्कृत, उत्पादन-तैयार पुनर्प्राप्ति आर्किटेक्चर को लागू करने तक संक्रमण करेंगे। आप सीखेंगे कि डेटा को कैसे तैयार करें, एम्बेडिंग उत्पन्न करें, और अत्यधिक सटीक, संदर्भ-जागरूक AI प्रतिक्रियाएं देने वाले खोज वर्कफ़्लो को कैसे ऑर्केस्ट्रेट करें। आप क्या सीखेंगे: - RAG, वेक्टर एम्बेडिंग और सिमेंटिक खोज के मूल सिद्धांतों को समझें - असंरचित दस्तावेज़ों को इंडेक्स करने, संग्रहीत करने और पुनर्प्राप्त करने के लिए Azure AI Search को कॉन्फ़िगर करें - CosmosDB के साथ वेक्टर डेटाबेस क्षमताओं और हाइब्रिड खोज प्रश्नों को लागू करें - जटिल डेटा संबंधों का विश्लेषण करने के लिए Neo4j का उपयोग करके GraphRAG आर्किटेक्चर का अन्वेषण करें - टेक्स्ट और इमेज इनपुट दोनों को संभालने वाले मल्टी-मोडल RAG सिस्टम डिज़ाइन करें - Azure AI Studio के अंदर खोज घटकों को भाषा मॉडल के साथ एकीकृत करें यह टेक्स्ट-आधारित कोर्स आवश्यक शब्दावली और मूलभूत खोज अवधारणाओं से शुरू होता है, इससे पहले कि वह चरण-दर-चरण कार्यान्वयन गाइड और आर्किटेक्चरल पैटर्न में आगे बढ़े। स्पष्ट लिखित स्पष्टीकरण और व्यावहारिक कोड स्निपेट के माध्यम से, आप आधुनिक पुनर्प्राप्ति प्रणालियों की गहरी, वैचारिक समझ प्राप्त करेंगे। यह कोर्स सॉफ्टवेयर डेवलपर्स, डेटा पेशेवरों और AI उत्साही लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो कस्टम डेटा-कनेक्टेड AI समाधान बनाना चाहते हैं। RAG या Azure AI सेवाओं के साथ पूर्व अनुभव की कोई आवश्यकता नहीं है। अपने AI अनुप्रयोगों के लिए सुरक्षित, स्केलेबल पुनर्प्राप्ति सिस्टम बनाने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।