RAG Application Development for Beginners

आधुनिक AI अनुप्रयोगों के लिए केवल एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल से अधिक की आवश्यकता होती है; उन्हें विशिष्ट, वास्तविक दुनिया के डेटा तक पहुंचने और उसका उपयोग करने की क्षमता की आवश्यकता होती है। यह कोर्स आपको Retrieval-Augmented Generation (RAG) से परिचित कराता है, जो स्थिर मॉडल और गतिशील जानकारी के बीच की खाई को पाटता है। आप मूल शब्दावली को समझने से लेकर एक कार्यात्मक पाइपलाइन बनाने तक प्रगति करेंगे जो एक भाषा मॉडल को एक खोज योग्य ज्ञान आधार से जोड़ता है। विस्तृत स्पष्टीकरणों को पढ़ने और कोड कार्यान्वयन की समीक्षा करने के माध्यम से, आप ऐसे सिस्टम डिजाइन करना सीखेंगे जो आपके अपने डेटासेट के आधार पर सटीक उत्तर प्रदान करते हैं। आप क्या सीखेंगे: - RAG की foundational अवधारणाओं और आधुनिक AI में इसकी भूमिका को समझें। - कुशल समानता खोजों और डेटा भंडारण के लिए वेक्टर डेटाबेस को कॉन्फ़िगर करें। - पुनर्प्राप्ति परिणामों और मॉडल आउटपुट को अनुकूलित करने के लिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग रणनीतियों को लागू करें। - लिखित अभ्यासों के माध्यम से कस्टम दस्तावेज़ों को संसाधित करने और क्वेरी करने के लिए एक बुनियादी RAG पाइपलाइन बनाएं। - आधुनिक मेट्रिक्स का उपयोग करके उत्पन्न प्रतिक्रियाओं की सटीकता और प्रासंगिकता का मूल्यांकन करने का अभ्यास करें। - विभिन्न उद्योग उपयोग के मामलों के लिए retrieval-augmented generation पैटर्न का अन्वेषण करें। यह कोर्स डेटा अंतर्ग्रहण, एम्बेडिंग और पुनर्प्राप्ति के तर्क के माध्यम से आपका मार्गदर्शन करने से पहले मुख्य परिभाषाओं और वास्तुशिल्प मूल बातों से शुरू होता है। इसे विशेष रूप से AI इंजीनियरिंग या वेक्टर खोज में पूर्व अनुभव के बिना शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है। आज ही डेटा-जागरूक AI एप्लिकेशन बनाने की अपनी यात्रा शुरू करें।